AdaNet 提供以下特征：

　　Estimator API，可輕松訓(xùn)練、評(píng)估和服務(wù) AdaNet 模型。

　　學(xué)習(xí)在 TensorFlow 中集成用戶定義的子網(wǎng)。

　　用于在單個(gè) train () 調(diào)用中搜索子網(wǎng)架構(gòu)和參數(shù)的接口。

　　關(guān)于 CPU 和 GPU 的分布式訓(xùn)練(TPU 支持正在中)。

　　一流的 TensorBoard 集成。

　　提供理論學(xué)習(xí)。

　　集成學(xué)習(xí)(Ensemble learning)是將不同機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)結(jié)合起來(lái)的技術(shù)，廣泛用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。得益于豐富的經(jīng)驗(yàn)和理論保證，集成學(xué)習(xí)在許多 Kaggle 競(jìng)賽中取得了成功，例如 Netflix Prize。

　　為了更容易實(shí)現(xiàn)，AdaNet 插入 TensorFlow Estimator 以將基本信息集中到一個(gè)地方，TensorBoard 也是如此，它在訓(xùn)練 AI 模型時(shí)提供視覺(jué)反饋。而對(duì)于那些想要更多控制流程的機(jī)器學(xué)習(xí)用戶，他們可以使用 TensorFlow API 定義自己的子網(wǎng)，自定義丟失功能或調(diào)整其它設(shè)置。
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