딥 엔샘블
딥 엔샘블은 동일 데이터 분포를 사용해 서로 다른 초기화나 학습 경로로 다수의 모델을 학습시키고, 예측 확률의 평균으로 전체 예측치를 구성하는 기법이다. 데이터 노출의 변화에 따른 모드 차이를 최소화하기 위해 같은 데이터 셋에서 여러 파라미터 모드를 평균화한다.