补丁学习 (PL)：包括说明 PL 的功能。-matlab开发
已经有不同的策略来提高机器学习模型的性能，例如，增加模型的深度、宽度和/或非线性，以及使用集成学习来并行或串联聚合多个基础/弱学习器。 我们针对这个问题提出了一种称为补丁学习（PL）的新策略。 它包括三个步骤：1）使用所有训练数据训练一个初始全局模型； 2）从初始全局模型中识别对学习误差贡献最大的补丁，并为每个这样的补丁训练一个（局部）补丁模型； 并且，3) 使用不属于任何补丁的训练数据更新全局模型。 要使用 PL 模型，我们首先要确定输入是否属于任何补丁。 如果是，则使用相应的补丁模型来计算输出。 否则，将使用全局模型。 包括说明 PL 的功能。
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