在模型后面接模型通常指的是将一个模型的输出作为另一个模型的输入，这种做法在机器学习和深度学习中非常常见。这种连接方式可以用于多种场景，例如特征提取、模型融合、多级学习等。
当我们在一个模型后面接另一个模型时，通常的做法是将前一个模型的输出作为后一个模型的输入，后一个模型会基于前一个模型的输出进行进一步的学习和预测，这种连接方式可以使得模型能够更好地利用前一个模型的输出信息，从而提高整个...
在模型后面接模型，通常指的是在已有的模型基础上，再构建一个或多个新的模型，以增强模型的性能或扩展其应用范围。这种做法在机器学习、深度学习、统计建模等领域中非常常见。
1、串联模型：将一个模型的输出作为另一个模型的输入，通过这种方式将多个模型串联起来，这种方式可以充分利用不同模型的优点，提高整体模型的性能，2、集成学习：通过将多个模型组合在一起，形成一个强大的模型，这可以包括bag...
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