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如今，组装被认为是提高深度网络的预测性能和校准的有效方法。我们引入了一种新方法，即“通过扰动进行参数合并（PEP）”，该方法将参数值的集合构造为最佳参数集的随机扰动，该扰动是通过高斯对单个方差参数的训练而得到的。.. 选择方差以使整体平均值的对数似然（ 大号 ）验证数据集。根据经验，也许令人惊讶，