1. 解决神经网络耗时的方法：
1.挑选结构较简单的网络层次上的神经网络参与到多模型融合
2. 多模型融合+迁移学习 辅助模型的融合
2.多模型融合的方法
1.结果多数表决
2.结果直接平均
3.结果加权平均
3.pytorch 之多模型融合实战（vgg16+resnet50)
思路：首先构建两个卷积神经网络模型，然后使用我们的训练数据集分别对这两个模型进行训练和对参数进行优化，使用优化后的模型对验证集进行预测，并将各模型的预测结果进行加权平均以作为最后的输出结果，通过对输出结果和真实结果的对比，来完成对融合模型准确率的计算。
代码指路：多模型融合代码
