我想通过创建该模型的 X 个集合来改进我的 ResNet 模型，并选取我训练过的 X 个最佳模型。就我所见，像套袋这样的技术会花费 X 倍的时间来对图像进行分类，这在我的情况下确实不是一个选项。
有没有一种方法可以在不增加所需分类时间的情况下创建一个集成？请注意，我不关心增加训练时间，因为它只需要做一次，而分类可以做很多次。
请您参考如下方法:
没有什么 Elixir 可以随心所欲。额外的计算不是免费的。
因此，实现这一目标的一种方法是使用多台工作机器并行运行推理。
每个模型都可以使用 tensorflow serving 在不同的机器上运行。
对于每个新的推理，执行以下操作:
- 有一台主机负责运行推理
- 这台主机，向不同的工作人员提交请求(所有工作人员都可以并行运行)
- 主机从每个单独的 worker 收集结果，并根据您的集成逻辑将它们组合起来创建最终输出。
