設計混合模型以結合 KAN 與其他架構，可以考慮以下幾個策略。首先，可以將 KAN 作為最後一層或幾層的非線性擴展，與其他深度學習模型（如 CNN 或 RNN）結合，這樣可以在保留原有模型優勢的同時，增強其對複雜模式的捕捉能力。其次，可以考慮將 KAN 與注意力機制結合，這樣可以使模型在處理輸入數據時，根據重要性自動調整權重，進一步提升性能。此外，使用集成學習的方法，將多個 KAN 模型的預測結果進行融合，也能提高模型的穩定性和準確性。這些混合模型的設計不僅能夠提高轉移學習的效果，還能在不同的應用場景中展現出更強的適應性。