在Torch中，有幾種常見的模型集成技術可以用于提高模型的性能和穩定性，其中包括：
Bagging（Bootstrap Aggregating）：通過對訓練數據集進行有放回的抽樣，生成多個子模型，然后將這些子模型的預測結果進行平均或投票來得出最終預測結果。
Boosting：通過依次訓練一系列弱分類器，并根據前一個分類器的表現來調整訓練數據集的權重，從而提高模型的性能。
Stacking：將多個不同類型的模型的預測結果作為輸入特征，再通過一個元模型（通常是線性回歸或邏輯回歸）來進行預測。
Random Forest：通過隨機選擇特征和數據子集來構建多棵決策樹，然后通過投票來得出最終預測結果。
這些模型集成技術可以有效地提高模型的泛化能力和魯棒性，通常可以在各種類型的機器學習任務中獲得比單一模型更好的性能。
