在Torch中，有几种常见的模型集成技术可以用于提高模型的性能和稳定性，其中包括：
Bagging（Bootstrap Aggregating）：通过对训练数据集进行有放回的抽样，生成多个子模型，然后将这些子模型的预测结果进行平均或投票来得出最终预测结果。
Boosting：通过依次训练一系列弱分类器，并根据前一个分类器的表现来调整训练数据集的权重，从而提高模型的性能。
Stacking：将多个不同类型的模型的预测结果作为输入特征，再通过一个元模型（通常是线性回归或逻辑回归）来进行预测。
Random Forest：通过随机选择特征和数据子集来构建多棵决策树，然后通过投票来得出最终预测结果。
这些模型集成技术可以有效地提高模型的泛化能力和鲁棒性，通常可以在各种类型的机器学习任务中获得比单一模型更好的性能。
