附加合并在模型整合中的作用和区别主要体现在以下几个方面。

首先，附加合并是指将一个模型或者模型的一部分整合到另一个模型中，以增强整体模型的表现能力。通过将不同模型的优势进行结合，可以提高模型的准确性和泛化能力。例如，在图像识别任务中，可以将一个已经经过训练的模型的一部分（如卷积层）合并到另一个模型中，以便利用其在特征提取方面的优势，从而提高整体模型的识别准确率。

其次，附加合并可以用于解决模型训练过程中的过拟合问题。过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差的现象。通过在训练过程中将附加模型的输出与主要模型的输出进行合并，可以减小模型对训练集的过度拟合程度，并提高模型在测试集上的表现。

另外，附加合并还可以用于在模型整合中加入先验知识。通过将具有先验知识的模型的输出与主要模型的输出进行合并，可以使得整体模型更加符合先验知识，并提高模型的表现能力。例如，在语言模型中，可以使用一个已经经过训练的模型的输出作为先验知识，将其与当前模型的输出进行合并，以提高模型的生成准确性和多样性。

总结起来，附加合并在模型整合中的作用主要包括增强整体模型的表现能力、解决过拟合问题以及引入先验知识。通过合理地选择和设计附加模型，可以有效提高模型的性能和泛化能力。

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