本文的框架选择了一些现有的深度学习模型。随后在每个数据集上训练这些模型得到一组经过训练的模型。然后基于验证集上的准确性和多样性度量进行模型的选择得到一组性能较好的模型集合其中且。假设样本使用模型进行预测会得到关于每个标签的概率输出。例如通过模型可以得到标签的概率输出。然后通过另一个模型也可以得到关于标签的概率输出这样会得到概率分布：

$$ p(y|x) = \frac{1}{K}\sum_{i=1}^{K}p_i(y|x) $$

其中，$K$表示选择的模型数量，$p_i(y|x)$表示第$i$个模型对于样本$x$预测为标签$y$的概率。

接着，将上述概率分布输入到一个多标签分类器中，得到最终的预测结果。这个分类器可以是简单的阈值分类器，即对于每个标签，设定一个阈值，若概率大于阈值，则将其预测为该标签，否则不预测。也可以是更复杂的模型，例如神经网络等。

最后，可以使用测试集进行模型的评估和比较。同时，也可以对预测结果进行后处理，例如使用后验概率校准等方法来提高预测的准确性和鲁棒性。