CNN-gMLP 模型：结合卷积神经网络和通用多层感知机

CNN-gMLP 模型的优势在于它结合了卷积神经网络 (CNN) 和 gMLP (generalized Multilayer Perceptron) 的特点，可以充分利用它们各自的优势。

CNN 的优势：
- 对于图像等二维数据具有很强的特征提取能力，可以捕捉到局部和全局的空间关系。
- 具有平移不变性，对于输入图像的平移和部分变形具有一定的鲁棒性。
gMLP 的优势：
- gMLP 是一种基于多层感知机 (MLP) 的模型，具有较强的非线性建模能力。
- 不依赖于卷积操作，可以处理任意维度的序列数据。
- 具有较少的参数量和计算量，可以更高效地训练和推理。

通过将 CNN 和 gMLP 结合起来，CNN-gMLP 模型可以同时利用 CNN 的空间特征提取能力和 gMLP 的非线性建模能力，从而在处理图像数据时具有更好的性能。CNN-gMLP 模型可以更好地捕捉图像中的局部和全局特征，同时具有较少的参数量和计算量，能够更高效地进行训练和推理。因此，CNN-gMLP 模型在一些图像相关的任务中可能表现出更好的性能。