列出一种Feature Fusion的程序

特征融合（Feature Fusion）通常在深度学习框架中通过特定的操作实现，比如TensorFlow或PyTorch。下面是一个简单的例子，展示如何在Python中使用Keras库进行图像（来自CNN）和文本（来自RNN）的特征融合，假设我们正在做图像和文本描述的联合理解任务：

import keras.layers as KL
from keras.models import Model

# 假设我们有两个预训练模型：image_model (CNN) 和 text_model (RNN)
# image_model 输出形状为 (batch_size, height, width, channels)
# text_model 输出形状为 (batch_size, max_text_length, embedding_dim)

# 1. 将图像特征展平为单列向量
flatten_image = KL.Flatten()(image_model.output)

# 2. 对文本特征应用全局平均池化，得到固定长度的表示
global_pooling = KL.GlobalAveragePooling1D()(text_model.output)

# 3. 融合两部分特征
merged_features = KL.concatenate([flatten_image, global_pooling], axis=-1)

# 4. 添加一个全连接层进行最终的联合表示
fully_connected = KL.Dense(512, activation='relu')(merged_features)

# 5. 构建完整的模型
input_text = text_model.input
output = fully_connected
model = Model(inputs=[input_text, image_model.input], outputs=output)

在这个例子中，我们首先扁平化图像特征，然后对文本特征应用全局平均池化使其变为定长，接着将这两个表示进行维度堆叠，并通过全连接层进一步处理。这个模型的输入是文本和图像的原始输入，输出是经过融合后的特征。