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PaddlePaddle框架中的模型融合技术主要包括以下几种：
模型蒸馏（Model Distillation）：将一个复杂的模型（教师模型）的知识转移到一个简单的模型（学生模型）中，以减少学生模型的复杂度和参数量。
模型集成（Model Ensemble）：将多个不同的模型的预测结果进行组合，以得到更稳健和准确的预测结果。
知识融合（Knowledge Fusion）：将不同模型的知识结合在一起，以提高模型的泛化能力和性能。
多任务学习（Multi-Task Learning）：同时学习多个相关任务，以提高模型的泛化能力和性能。
迁移学习（Transfer Learning）：将在一个任务上学习到的知识迁移到另一个相关任务上，以加快模型在新任务上的收敛速度和性能。
