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【深度学习笔记】特征融合concat和add的区别
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在网络模型当中，经常要进行不同通道特征图的信息融合相加操作，以整合不同通道的信息，在具体实现方面特征的融合方式一共有两种，一种是 ResNet 和 FPN 等当中采用的 element-wise add ，另一种是 DenseNet 等中采用的 concat 。他们之间有什么区别呢？
add以下是 keras 中对 add 的实现源码：
def _merge_function(self, inputs): output = inputs[0] for i in range(1上一篇：最近爆火的ChatGPT核心技术演进历程(最近爆火的抖音神曲)
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