在深度学习中，集成学习通常通过组合多个独立的神经网络模型来提高整体预测性能。集成学习可以通过以下几种方法实现：
投票法（Voting）：将多个不同的神经网络模型的预测结果进行投票，选取得票最多的类别作为最终预测结果。
平均法（Averaging）：将多个神经网络模型的输出结果取平均值作为最终预测结果。
加权平均法（Weighted Averaging）：给不同的神经网络模型分配不同的权重，将它们的输出结果加权平均作为最终预测结果。
堆叠法（Stacking）：将多个神经网络模型的输出作为输入数据，再用一个元模型（如逻辑回归、支持向量机等）对这些输出结果进行建模，得到最终的预测结果。
通过集成学习方法，可以有效地减少过拟合现象，提高模型的泛化能力，从而提升整体预测性能。
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