深度模型融合：一项综述
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。深度模型融合是将多个深度学习模型的参数或预测合并为一个模型的新兴技术，以提高性能。研究对大规模深度学习模型的融合存在高计算成本、高维参数空间和不同异构模型之间的干扰等挑战。鉴于对该技术缺乏完整详细的调查研究，我们呈现了一份综合调查报告以总结最近的进展，并提出了未来模型融合的研究方向。该综述有助于深入了解不同模型融合方法与实际应用方法之间的关联，从而启发研究深度模型融合领域。
本文介绍了一种自适应集成学习框架，通过智能特征融合方法提高深度神经网络的性能和泛化能力，适用于多个领域的复杂任务。实验结果表明，该框架优于基准模型和传统特征融合技术，具有在跨多个领域中改变广泛应用的潜力。同时，本文还探讨了自适应集成模型的设计和实现、集成训练策略和元学习技术，有助于提高框架的多功能性和适应性。
