第42章 面向复杂图像识别的生成对抗网络新架构探索（2/5）
解释如何利用注意力机制增强模型对关键区域和特征的关注，提高识别准确性。
（三）跨模态信息融合
探讨如何将不同模态的图像信息（如彩色图像、深度图像等）进行有效融合，丰富特征表示。
四、新架构的优势与特点
（一）对复杂特征的提取能力
通过实验数据和可视化结果展示新架构在处理复杂图像特征方面的优越性。
（二）模型的稳定性和收敛性
对比传统架构，分析新架构在训练过程中的稳定性和更快的收敛速度。
（三）泛化能力的提升
验证新架构在不同类型复杂图像数据集上的良好泛化性能。
五、实验与结果分析
（一）数据集与实验设置
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