如题。工作有需要结合多模型效果来提点，但是不会搞。 以前有印象听说过 Kaggle 榜单前几名一般都是做好几个模型然后共通决策来刷分的，具体是如何操作的呢？ 我刚才搜了搜特征融合这个关键字，不过感觉内容不太对得上，感觉特征融合这个领域考虑得比较多的是如何将一个单独模型内部不同层级的特征融合起来（而且找了几个项目代码看，好像最后说到底融合也就是直接加） 目前一个想法是，ABC 模型，提取特征后各自得到 A1B1C1 三个矩阵，然后直接把矩阵 concat ，再加位置编码，然后加注意力，然后 FC 这样？是不是太简单了
