我正在训练具有3倍交叉验证的keras深度学习模型。对于每一次弃牌，我都会得到一个表现最好的模型，最后，我的算法给出了三个最佳模型的综合得分。 我现在的问题是，是否有可能最终合并这三个模型，或者仅采用这三个模型中性能最好的模型是否是合法的解决方案？
bjwmkj 回答：通过交叉验证发现的深度学习模型如何结合？
在数据集上对性能的（更多）正确反映是对验证集的N倍折叠结果取平均值。
根据三个结果模型，您可以对新数据点进行平均预测（投票合奏）。换句话说，只要有新的数据点到达，就可以使用所有三个模型进行预测并取平均结果。
请注意一件非常重要的事情： K折交叉验证的目的是模型检查，而不是模型构建。通过使用K折交叉验证，可以确保以80％至20％的方式随机分割数据时，您不会创建非常简单的测试集。创建一个非常简单的测试集会使开发人员考虑到他/她有一个很好的模型，并且当接受测试数据时，该模型的性能会差很多。
从本质上讲，最终，您想要做的是获取用于训练和测试的所有数据，并仅将其用于训练。