AdaNet 提供以下特征：

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

　　學習在 TensorFlow 中集成用戶定義的子網(wǎng)。

　　用于在單個 train () 調(diào)用中搜索子網(wǎng)架構(gòu)和參數(shù)的接口。

　　關(guān)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(yù)測結(jié)合起來的技術(shù)，廣泛用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。得益于豐富的經(jīng)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(xiàn)，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(wǎng)，自定義丟失功能或調(diào)整其它設(shè)置。
　　（邯鄲小程序開發(fā)公司）