AdaNet 提供以下特征：

　　Estimator API，可輕松訓練、評估和服務 AdaNet 模型。

　　學習在 TensorFlow 中集成用戶定義的子網。

　　用于在單個 train () 調用中搜索子網架構和參數的接口。

　　關于 CPU 和 GPU 的分布式訓練(TPU 支持正在中)。

　　一流的 TensorBoard 集成。

　　提供理論學習。

　　集成學習(Ensemble learning)是將不同機器學習模型預測結合起來的技術，廣泛用于神經網絡。得益于豐富的經驗和理論保證，集成學習在許多 Kaggle 競賽中取得了成功，例如 Netflix Prize。

　　為了更容易實現，AdaNet 插入 TensorFlow Estimator 以將基本信息集中到一個地方，TensorBoard 也是如此，它在訓練 AI 模型時提供視覺反饋。而對于那些想要更多控制流程的機器學習用戶，他們可以使用 TensorFlow API 定義自己的子網，自定義丟失功能或調整其它設置。
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