本文提出了一种自适应集成学习框架，旨在通过智能地融合特征来提高深度神经网络的性能。该框架通过集成学习策略和深度学习架构实现更强大和适应性强的模型，能够处理跨多个领域的复杂任务。通过智能特征融合方法，自适应集成学习框架生成更具辨别性和有效性的特征表示，导致改进了模型性能和泛化能力。在多个基准数据集上进行了广泛的实验和评估，包括图像分类，目标检测，自然语言处理和基于图形的学习任务。结果表明，所提出的框架始终优于基准模型和传统的特征融合技术，在增强深度学习模型的性能方面非常有效。此外，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，这些都有助于提高框架的多功能性和适应性。综上所述，自适应集成学习框架代表了特征融合和集成学习在深度神经网络领域的重大进展，具有在跨多个领域中改变广泛应用的潜力。

Apr, 2023

本文提出了一种适应性特征融合的领域泛化方法（AFFAR），该方法通过将领域不变和领域特定表示相结合来提高模型的泛化能力，在三个公共 HAR 数据集上展开了广泛的实验，并将其应用于儿童注意缺陷多动障碍（ADHD）的诊断，证明了其优越性。

Jul, 2022

研究人员通过实验证明自适应融合规范化在领域泛化和图像分类任务中的表现优于之前的规范化技术。

Aug, 2023

本研究提出了一种基于特征融合的学习框架，并通过在线知识蒸馏的方式，让不同子网络分类器之间相互教学，提高融合分类器和每个子网络的性能，多项数据集实验证明了该方法在预测准确性方面的有效性。

Apr, 2019

本文提出了一种统一且普遍的方案，即关注特征融合，它适用于大多数常见场景，包括通过短跳线和长跳线引起的特征融合以及在 Inception 层内部的特征融合。通过多尺度通道关注模块来更好地融合不一致的语义和尺度的特征，并通过迭代关注特征融合来缓解特征地图的初始集成成为瓶颈的问题，我们的模型在 CIFAR-100 和 ImageNet 数据集上均优于最先进的网络，并表明特征融合的更复杂的关注机制具有持续提供比直接特征融合更好地结果的巨大潜力。

Sep, 2020

我们提出了一种名为自适应特征融合神经网络 (AFNN) 的方法，用于未知领域的青光眼分割，该方法由三个模块组成：域适配器、特征融合网络和自监督多任务学习。我们的方法在四个公共青光眼数据集上取得了有竞争力的性能。

Apr, 2024

我们提出了基于特征感知融合相关神经网络（FaFCNN）的研究框架，通过引入特征感知交互模块和基于领域对抗学习的特征对齐模块，解决了深度学习 / 机器学习方法在疾病分类任务中训练样本数量不足和质量不佳，以及多源特征融合训练鲁棒分类模型的问题；在实验中，FaFCNN 通过使用预训练梯度提升决策树获取增强特征来获得更好性能，相对于随机森林方法在低质量数据集上得到了持续的最佳性能，并通过大量实验证明了我们提出方法的鲁棒性以及模型各组件的有效性。

Jul, 2023

提出了一种名为 HAFusion 的新型模型，通过融合不同区域特征的嵌入来学习区域之间和不同类型区域特征之间的高阶相关性，实现了对城市区域表征的学习， 在三种不同的预测任务中，HAFusion 模型优于现有方法，利用学习得到的区域嵌入可以使预测准确率提高至多 31%。

Dec, 2023

本文介绍了一种有效的多模态特征融合框架，其中采用了两种创新的融合方案，可在一个共享的单一网络中学习多模态特征，并引入两个非对称融合操作，以增强跨通道的多模态特征交互并增强通道内的空间特征区分能力。实验结果表明，本文提出的框架在语义分割和图像翻译任务中表现优异。

Aug, 2021

通过将传统的卷积定理应用于深度学习，本研究揭示了自适应频率滤波器可作为高效的全局令牌混合器，进而提出了适应性频率滤波（AFF）令牌混合器。实验证明，AFFNet 在广泛的视觉任务中实现了卓越的准确性和效率平衡。

Jul, 2023