在TensorFlow中，模型融合的方法主要包括以下几种：
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投票（Voting）：将多个模型的预测结果进行投票，选择得票最多的结果作为最终预测结果。投票方法可以是硬投票（Hard Voting）或软投票（Soft Voting）。
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平均（Averaging）：将多个模型的预测结果进行加权平均，得到最终预测结果。加权可以根据模型性能进行调整。
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堆叠（Stacking）：将多个模型的预测结果作为输入，再使用另一个模型（元模型）对这些预测结果进行融合，得到最终预测结果。
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融合特征（Feature Fusion）：将多个模型的输出特征进行融合，然后再输入到一个模型中进行训练，得到最终预测结果。
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贝叶斯优化（Bayesian Optimization）：通过贝叶斯优化方法来寻找最优的模型融合权重，以达到最佳性能。
这些方法可以根据具体问题和数据集的情况进行选择和调整，以提高模型的性能和泛化能力。
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