模型浅层特征和深层特征融合

模型浅层特征和深层特征融合是一种常见的深度学习技术，用于提高模型的性能。通常，在深度神经网络中，底层网络的输出包含了图像或文本的局部信息，而高层网络的输出则包含了更加抽象和全局的信息。融合这两种特征可以使得模型更好地利用局部和全局信息，从而提高模型的性能。

在实践中，有很多不同的融合方式。一种常见的方式是将底层和高层网络的输出进行拼接（concatenate），然后再通过一个全连接层进行处理。另一种方式是将底层和高层网络的输出进行加权求和（weighted sum），其中权重可以通过训练得到。还有其他一些更加复杂的融合方式，比如注意力机制（attention mechanism）等。