Two-Stage Modeling

资 源 简 介

Two-Stage Modeling

详 情 说 明

Two-Stage Modeling（两阶段建模）是一种常见的机器学习或统计建模方法，通常用于处理复杂问题或优化预测精度。其核心思想是将问题分解为两个独立的阶段，每个阶段专注于不同的子任务，最终通过协同作用实现更优的解决方案。

第一阶段：初步筛选或特征提取 在这一阶段，模型可能用于初步筛选相关特征、降维或生成中间结果。例如，在目标检测任务中，第一阶段可能先识别候选区域（Region Proposal），而第二阶段则对这些区域进行分类和精调。

第二阶段：精细化预测或决策 基于第一阶段的输出，第二阶段模型通常执行更复杂的任务，如精确分类、回归分析或生成最终预测结果。这种方法能够减少计算负担，同时提升模型的解释性和性能。

Two-Stage Modeling的优势在于其模块化和灵活性，适用于数据量大或任务复杂度高的场景，但也可能因流程分割带来额外的训练或推理开销。