記錄幾個關於模型整合的問題：
1、validate set的留出法（還有k-折交叉驗證）
【常見的整合學習方法有stacking、bagging和boosting，同時這些整合學習方法與具體驗證集劃分聯絡緊密。】
原來常說的整合學習，跟驗證集劃分相關，以前常看到整合，但不知道是怎麼做，以為是多個模型test結果的處理。
2、dropout也是整合的一種。
以前以為只有在fc層後，因為引數比較多，現在知道還有conv的後面，具體是在啟用層後面，pooling層前面。例如
nn.conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2)),3、tta是測試時用的整合方法，雖然**裡有tta，但是還設里乙個false的flag，所以實際是沒有用tta？nn.relu(),
nn.dropout(0.2),
nn.maxpool2d(2),
4、變換lr。固定lr的方法是在優化器裡指定；如果通過看loss曲線，確定lr修改的epoch，可以寫乙個判斷語句，修改lr變數。
還有乙個steplr，暫時不會用。
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Datawhale異常處理
try 檢測範圍 except exception as reason 出現異常後的處理 try 語句按照如下方式工作 例子 try f open test.txt print f.read f.close except oserror print 開啟檔案出錯 開啟檔案出錯 try except ...