CNN-GMLP 结合：提升图像处理性能的有效方案

在深度学习中，CNN（卷积神经网络）被广泛应用于图像处理和计算机视觉任务中，而GMLP（gated multi-layer perceptron）则是一种新兴的神经网络结构。将CNN和GMLP结合起来可以提高性能的原因如下：

全局信息捕捉能力：CNN主要用于局部特征提取，而GMLP具有全局信息捕捉的能力。将CNN和GMLP结合，可以充分利用CNN对局部特征的提取能力，同时通过GMLP获取全局信息，从而更好地理解图像的整体结构和语义。
非线性建模：GMLP是一种多层感知器结构，通过多层非线性变换可以更好地建模复杂的图像特征。将GMLP引入CNN中，可以增加网络的非线性拟合能力，进一步提高性能。
参数效率：相比于传统的全连接层，GMLP结构具有更少的参数量。因此，将GMLP与CNN结合使用可以在保持性能的同时，减少网络的参数量，提高训练和推理的效率。

综上所述，将CNN和GMLP结合使用可以充分发挥两者的优势，提高图像处理和计算机视觉任务的性能。然而，对于具体任务来说，是否将GMLP引入CNN需要根据实际情况进行实验和评估。