高效涨点神器：魔改特征融合！

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特征融合 （Feature Fusion）是深度学习中的一种重要技术，它可以帮助模型更好地理解数据的内在结构和规律， 提高模型的性能和泛化能力 。另外，特征融合还可以提高模型的分类准确率，减少过拟合风险，帮助我们更好地利用数据集。 目前已有的特征融合方法已经取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战和问题。为了进一步探索新的特征融合方法，以更好地解决上述问题，研究者们提出了许多优秀的魔改方法。 我这次就整理了 12种 特征融合魔改创新方案 ，所涉及的模型、论文原文以及代码都放上了，需要的同学看这里↓ 扫码添加小享， 回复“ 特征融合 ” 免费获取 模型+论文+开源代码 Densenet Densely Connected Convolutional Networks 方法简介： DenseNet是一种连接方式不同的卷积网络。在DenseNet中，每一层都直接连接到其他所有层，这使得信息传递更加直 ………………………………