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最后,我们的实验完全印证了这一点。在PR #26中,我们将训练周期从12轮延长至18轮。单个模型的损失从3.295上升至3.310——性能下降。但集成模型的损失却从3.185降至3.166。当模型被推过其各自最优状态后,它们学到了不同的东西,这反而有助于集成效果的提升。

另外值得一提的是,Taking advantage of this superior integration with the hardware, especially when the power operation dominates everything else in the function, makes the straightforward NumPy implementation faster, despite the intermediate memory allocations.

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