文 | 土豆@知乎
本文已获作者授权，禁止二次转载
前言
在深度学习中，经常会存在需要特征融合的地方[1]，而最基本的融合方法无非是：(1) 按点逐位相加(point-wise addition) 和 (2) 进行向量拼接(concatenate)。这两种方式有着异同，也有着关联，接下来进行简单讨论。
Point-wise addition
逐个位相加，用数学表达为: 现有特征向量 ,
，为了融合这两个特征向量，直接进行对应元素的相加，既是
进行这个操作的前提当然是这两个向量的维度是相同的，如果是不同维度，则可以通过线性变换 转换成同维向量，其中 。
Concatenate
向量拼接，则是一个更为通用的特征融合方法，数学表达为：现有特征向量, ，将其在同一个阶[2]的进行拼接，有融合特征向量。拼接完后，经常可以用线性映射，转换成，进行这一步的操作目的是能够和前者point-wise addition的进行同维度的比较。
两者关联与异同
前面介绍的两种操作，其实是有联系的，结论先抛出了，就是：point-wise addition 是 concatenate的特殊形式，前者可以用学习的方式，用后者表示出来，用另一种说法就是，point-wise addition 是 concatenate加了一定先验假设的结果。为什么这样说呢？我们先观察一种情况：
比较两种特征融合的方式，并且进行线性映射后的结果，有:
Addition:
其中每一个可以表达成：
，用矩阵形式表达就是:
举个具体的例子，, 那么最后结果容易算出是。
Concatenate:
还是用矩阵的形式对其进行表达，不过这个时候我们的，可以发现这个情况下参数量比上者多得多。
这个时候我们可以发现，通过学习过程中的自动参数调整，在concatenate的情况下，总是有办法表达成Addition中的结果的，原因就是可以通过设置Concatenate情形下的的某些值相同，还是举原来的具体例子说明：
,此时只需要，就可以表达成和Addition完全一样的结果，读者可以自行验证。
就结论而言，因为Concatenate情况下参数量完全足以cover住Addition的，因此通过学习过程，完全是可以进行表达的，因此后者是前者的特殊形式，是添加了先验知识的特征融合方法。
那么，这个先验知识是什么呢？笔者认为因为Addition是在相同维度的特征空间中进行的，相加代表特征向量的平移，因此这个先验知识可能是假设这两类特征具有相似性，比如模态比较接近，性质比较相同的特征。当然这个只是笔者猜测，并无文献参考，欢迎各位斧正，谢谢。
有朋友问：
“point-wise addition 是 concatenate的特殊形式”的结果似乎只在均将融合后的特征线性映射成标量后才成立，但是这两种融合方法之后不一定要经过这种处理吧？而且，这种线性映射会减少大量信息，似乎不甚合理？
我觉得这个问题其实是不成立的，因为原文里面举的例子是映射成为标量只是为了举例方便而已，实际上，映射成其他高维矢量也是没问题的，比如说：在Pointwise addition的情况，那么假设其，我们有:
在concatenate的情况中，我们有：
那么如果需要退化到addition的情况的话，我们的可以为：
因为我们有八个未知量，而只有两个方程，因此这是个病态问题，其实我们有多组解的，不管怎么样，我们总是可以用concatenate去退化到addition的情况的，不管是映射到标量还是矢量。
后台回复关键词【入群】
加入卖萌屋NLP/IR/Rec与求职讨论群
后台回复关键词【顶会】
获取ACL、CIKM等各大顶会论文集！
[1] Li K, Zou C, Bu S, et al. Multi-modal feature fusion for geographic image annotation[J]. Pattern Recognition, 2018, 73: 1-14.
[2] https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/
79017146
