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在深度學習中，集成學習通常通過組合多個獨立的神經網絡模型來提高整體預測性能。集成學習可以通過以下幾種方法實現：
投票法（Voting）：將多個不同的神經網絡模型的預測結果進行投票，選取得票最多的類別作為最終預測結果。
平均法（Averaging）：將多個神經網絡模型的輸出結果取平均值作為最終預測結果。
加權平均法（Weighted Averaging）：給不同的神經網絡模型分配不同的權重，將它們的輸出結果加權平均作為最終預測結果。
堆疊法（Stacking）：將多個神經網絡模型的輸出作為輸入數據，再用一個元模型（如邏輯回歸、支持向量機等）對這些輸出結果進行建模，得到最終的預測結果。
通過集成學習方法，可以有效地減少過擬合現象，提高模型的泛化能力，從而提升整體預測性能。
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