我通过卷积长短期记忆网络预测了出租车的需求现在想衔接一个出租车目的地预测有什么好的融合方法名

称为多任务学习。该方法将出租车需求预测和出租车目的地预测视为两个任务，并在神经网络中共享一些层来提高模型的效率和准确性。具体而言，您可以使用一个共享的卷积LSTM层来处理输入，并在此基础上构建两个分支，每个分支都是用于不同任务的全连接层。这种方法可以使模型更加稳健和准确，并减少训练时间和计算资源。

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