深度学习中的混合模型是指结合两种或多种不同神经网络架构，或将深度学习与传统机器学习技术集成的系统。 目标是利用每个组件的优势来解决单一方法难以解决的问题。 例如，混合模型可能会将卷积神经网络 (CNN)（用于处理图像等空间数据）与循环神经网络 (RNN)（用于处理文本等序列数据）合并。 这种组合使得模型能够处理需要空间和时间理解的任务，例如视频字幕或多模态数据分析。
混合模型的一个常见用例是将 CNN 与 RNN 集成，用于涉及视觉和序列元素的任务。 在视频分析中，CNN 可以从单个帧中提取特征，而 RNN 可以及时处理这些特征以识别模式或生成描述。 另一个例子是将转换器（用于自然语言处理）与图神经网络 (GNN) 结合，用于分子属性预测等应用程序，其中数据具有分层和关系结构。 混合模型还可以包含非深度学习组件，例如决策树或支持向量机 (SVM)，以处理特定的子任务，例如分类或异常检测。 例如，CNN 可以从医学图像中提取特征，而 SVM 可以将这些特征分类为诊断类别，从而提高可解释性。
虽然混合模型提供了灵活性，但它们也带来了设计和训练挑战。 开发人员必须仔细对齐不同组件的输入和输出，管理计算成本，并确保架构之间的兼容性。 TensorFlow 或 PyTorch 等工具通过允许模块化设计来简化实现——例如，使用预训练的 CNN 进行特征提取，并使用自定义 RNN 层进行序列建模。 然而，训练混合模型通常需要平衡学习率或使用迁移学习等技术来避免过度拟合。 尽管存在这些挑战，但混合模型对于复杂的现实世界问题（例如，自动驾驶汽车将用于对象检测的 CNN 与用于轨迹预测的长短期记忆 (LSTM) 网络相结合）非常实用。 通过深思熟虑地组合架构，开发人员可以创建在准确性和稳健性方面优于单一模型方法的系统。