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总体来说，假设lstm层的一个时间点上的输入特征长度是n，输出长度是m，那么参数量是4*((n+m)*m+m)。详细的推导看这篇文章，讲得很详细很明白。

集成学习（ensemb learning）希望可以结合多个模型获得更好的结果。学习混合专家系统mixture of expert（MoE）的时候，发现它只是集成学习中的一类。还有其他三类很有效的方法是bagging，boosting和stacking。BaggingBagging即套袋法，其算法过程如下：从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本