在神经网络中，特征主要有两种融合方式：

1.  add

2.  concate

对于神经网络中输入的两路特征图，如果通道数相同，则add融合方式等价于concate之后对应通道共享同一个卷积核。

即：

使用add融合方式相当于为网络提供了一种先验：两路输入的特征图中对应通道的语义特征类似。

总结：

对于神经网络中输入的两路特征图：

1.使用add融合 = 对应通道的信息融合

2.使用concate融合 = （通过卷积核）将所有通道的信息一起融合

可以看出，使用add融合方式可以避免不同通道间语义信息的混杂。

Reference：

如何理解神经网络中通过add的方式融合特征？ - Hengkai Guo的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/306213462/answer/562776112

# 神经网络 # 深度学习 # 人工智能
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