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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。
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