特徵融合在提升模型性能方面發揮著重要作用，具體體現在以下幾個方面：
提高分類準確率。通過結合不同的特徵，模型能夠獲得更全面的信息，從而提高分類的準確性。例如，在計算機視覺領域，將圖像的顏色特徵和紋理特徵融合，可以改善分類結果。
增強模型魯棒性。使用多種特徵可以使模型更加穩健。不同的特徵捕捉不同的信息，當某些特徵因干擾而失效時，其他特徵可以補償其不足，保證模型性能。
減少過擬合風險。多種特徵提供更豐富的信息，有助於模型更加泛化，減少對特定數據集的依賴，從而降低過擬合的風險。
提高模型的性能和泛化能力。在深度學習中，特別是在圖像分割和分類任務中，通過融合不同層次或階段的特徵圖，可以生成更加豐富和具有代表性的特徵表示，從而提高模型的性能和泛化能力。
提升目標檢測的準確性和魯棒性。多尺度特徵融合能夠捕捉目標物體在不同尺度下的細節和特徵，有效整合上下文信息，對於理解圖像中的對象、場景和關係至關重要。
總的來說，特徵融合利用特徵之間的互補性，整合不同視角或尺度的特徵信息，從而提高模型的性能。