文章目录
- 深度森林：传统机器学习与深度学习的创新结合
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- 一、什么是深度森林？
- 二、深度森林的工作原理
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- 1. **特征提取和转换**
- 2. **多层级训练**
- 3. **最终分类**
- 三、深度森林的关键组成部分
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- 1. **森林层（Forest Layer）**
- 2. **级联结构（Cascade Structure）**
- 3. **特征增强（Feature Augmentation）**
- 4. **终止条件（Termination Criterion）**
- 四、深度森林的优势
- 五、深度森林的应用领域
- 六、总结
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图1. “非神经网络”、不基于可微构件的深度学习模型——深度森林示意图
深度森林：传统机器学习与深度学习的创新结合
近年来，深度学习凭借其强大的能力在多个领域取得了显著的进展。然而，深度学习模型通常需要大量的数据、长时间的训练以及高计算资源，这使得它们在一些资源有限的场景中表现不尽如人意。为了解决这些问题，深度森林（Deep Forest）这一新兴模型应运而生，它融合了传统机器学习方法与深度学习的优点，提供了一种全新的解决方案。
一、什么是深度森林？
深度森林（Deep Forest）是由周志华教授及其团队提出的一种集成学习方法。与深度神经网络不同，深度森林不依赖于反向传播算法和大量的标注数据，而是通过多层集成的方式，利用决策树、随机森林等传统机器学习模型进行特征变换和学习。
深度森林的核心思想是通过一系列森林层（Forest Layer）逐步提取和增强特征，最终完成分类或回归任务。每一层的输出不仅依赖上一层的结果，还包括来自输入数据的原始特
