全连接神经网络融合代码

### 关于全连接神经网络融合

在构建复杂的机器学习模型时，有时会涉及到多个独立训练的全连接神经网络（Fully Connected Neural Networks, FCNNs）的结果融合。这种做法能够提高预测性能并增强模型鲁棒性[^2]。

#### 融合策略概述

常见的融合方式有两种：

- **特征级融合**：将不同FCNN提取到的高层抽象表示拼接在一起作为新的输入向量传递给最终分类器或其他处理模块。

- **决策级融合**：各自独立完成推理过程之后再对输出概率分布取平均值或者其他加权组合形式得到综合判断结果。

对于后者而言，在实践中更为简便易行；而对于前者，则可能需要额外设计更复杂的架构来确保有效集成各个子网的信息。

下面给出基于Python和TensorFlow框架下简单的两路全连接神经网络决策级别融合实例代码：

import tensorflow as tf
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense


def create_model(input_dim):
    model = Sequential()
    model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)))
    model.add(Dense(32, activation='relu'))
    model.add(Dense(10, activation='softmax'))  # Assuming a classification task with 10 classes
    
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    
    return model


# Load dataset and preprocess data
digits = load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target)

model_a = create_model(X_train.shape[1])
model_b = create_model(X_train.shape[1])

# Train two separate models on the same or different datasets
history_a = model_a.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))
history_b = model_b.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

predictions_a = model_a.predict(X_test)
predictions_b = model_b.predict(X_test)

# Simple averaging of predictions from both networks at decision level
ensemble_predictions = (predictions_a + predictions_b) / 2.

final_accuracy = sum([1 for i in range(len(y_test)) if ensemble_predictions.argmax(axis=-1)[i]==y_test[i]])/len(y_test)*100.
print(f'Final Ensemble Accuracy: {final_accuracy:.2f}%')

此段脚本创建了两个相同的全连接神经网络`model_a`与`model_b`，分别对其进行训练，并采用简单均值法实现了决策级别的融合操作。值得注意的是这里假设了一个具有十个类别的分类任务场景，具体应用中应当根据实际情况调整参数设置以及数据预处理逻辑[^1]。