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如何构建融合DenseNet121与手工特征的双输入回归模型 在深度学习回归任务中，单一模型往往难以同时捕捉图像深层语义特征和人工设计的先验特征。融合DenseNet121与手工特征的双输入回归模型，能够结合卷积神经网络的自动特征提取能力和手工特征的可解释性，提升回归任务的预测精度。本文将详细介绍该模型的构建流程，包括数据预处理... 栏目：Python 时间：07-13 DenseNet121 双输入回归模型 手工特征 特征融合 深度学习
