CNN-gMLP 模型性能提升分析：全局关系建模的优势

根据上述代码和数据集，我们可以看到模型B是在模型A的基础上添加了gMLP模块。gMLP模块是一个全局多层感知器，用于捕捉输入序列中的全局关系。相比于传统的卷积神经网络（CNN）仅关注局部特征，gMLP能够学习到更广泛的上下文信息，从而更好地理解复杂特征，提高分类精度。

CNN-gMLP模型的优势：

• 更强大的特征提取能力： gMLP能够学习到CNN无法捕捉到的全局关系，从而提取到更全面的特征信息，提升模型的泛化能力。
• 更强的鲁棒性： gMLP对噪声数据的干扰更加鲁棒，能够更好地处理复杂场景下的数据。
• 更灵活的架构： gMLP可以与多种神经网络模型结合，例如CNN、RNN等，实现更强大的模型性能。

代码中的模型B：

模型B在CNN的基础上添加了gMLP模块，这意味着模型B能够学习到更丰富的特征信息，从而提高分类精度。同时，gMLP也能够帮助模型更好地处理噪声数据，提升模型的鲁棒性。

总结：

模型B在模型A的基础上添加了gMLP模块，有效提高了模型的分类精度和鲁棒性。gMLP通过捕捉全局关系，增强了模型对复杂特征的理解能力，解决了传统CNN仅关注局部特征的问题，从而提升了模型的性能。