什么叫特征融合（【深度学习笔记】特征融合concat和add的区别）
导读：问题 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？...
问题
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创心域SEO版权声明：以上内容作者已申请原创保护，未经允许不得转载，侵权必究！授权事宜、对本内容有异议或投诉，敬请联系网站管理员，我们将尽快回复您，谢谢合作！