在Torch中，可以使用以下几种模型融合技术：
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模型集成（Model Ensembling）：将多个独立训练的模型进行组合，通过投票、平均或加权等方式综合多个模型的预测结果，从而提高整体的性能和泛化能力。
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蒸馏（Knowledge Distillation）：将一个复杂的模型（教师模型）的知识传递给一个简化的模型（学生模型），通过教师模型的输出作为软标签来训练学生模型，从而在保持性能的情况下减少模型的复杂度和计算成本。
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层级融合（Layer Fusion）：将多个模型的特定层或模块进行融合，例如将不同模型的卷积层或全连接层进行堆叠或连接，以构建一个更加强大和复杂的深度神经网络。
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特征融合（Feature Fusion）：将不同模型提取的特征进行融合，可以通过简单的拼接、加权相乘、元素相加等方式将多个模型的特征表示组合成一个更加丰富和多样化的特征表示。
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数据增强融合（Data Augmentation Fusion）：在训练阶段使用不同的数据增强策略对同一数据集进行增强，然后将增强后的数据输入到不同模型中进行训练，最后将多个模型的预测结果进行融合，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。
