在Torch中，可以使用以下幾種模型融合技術：
模型集成（Model Ensembling）：將多個獨立訓練的模型進行組合，通過投票、平均或加權等方式綜合多個模型的預測結果，從而提高整體的性能和泛化能力。
蒸餾（Knowledge Distillation）：將一個復雜的模型（教師模型）的知識傳遞給一個簡化的模型（學生模型），通過教師模型的輸出作為軟標簽來訓練學生模型，從而在保持性能的情況下減少模型的復雜度和計算成本。
層級融合（Layer Fusion）：將多個模型的特定層或模塊進行融合，例如將不同模型的卷積層或全連接層進行堆疊或連接，以構建一個更加強大和復雜的深度神經網絡。
特征融合（Feature Fusion）：將不同模型提取的特征進行融合，可以通過簡單的拼接、加權相乘、元素相加等方式將多個模型的特征表示組合成一個更加豐富和多樣化的特征表示。
數據增強融合（Data Augmentation Fusion）：在訓練階段使用不同的數據增強策略對同一數據集進行增強，然后將增強后的數據輸入到不同模型中進行訓練，最后將多個模型的預測結果進行融合，以提高模型的魯棒性和泛化能力。
