二流四流神经网路（模型融合矩阵乘法理论实践）

下面这个代码是传统方式将经济的设计方式倍数的方式将流网络变为双流网络
从收敛的速度上看收敛的速度变快了一点点，所以说基本一致
下面给出了一个根据上面理论设计的一个四流网络，虽然是四流也就是说权重数量比二流多出一倍
但是loss前两轮的下降速度一致。说明同样的数据可以使用更多的权重进行表示
权重密度增加且使用的是最经济的输入输出比值网络，更强强大稳定。细节表现能更强
下面的代码展示了我们将一个128-10 拆成了二流和四流网络且同时利用了残差网路特性
且同时展示了多个模型融合的技术就要使用矩阵乘法法则。这个模型是四流多模型融合
由于每两个流分别训练了不同数据集也就是batcsize的前后，且进行了矩阵交融。根据模型融合天赋理论来说四流天赋能力具有四个，二流具有两个，但是二流没有针对不同的数据进行天赋匹配
也就是没有扬长避短，而四流网络进行了天赋匹配和天赋拯救。也就是扬长避短，矩阵乘法法则

import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn as nn

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