在Caffe框架中进行模型融合通常可以通过以下几种方式实现：
使用Ensemble方法：Ensemble方法是一种将多个模型集成在一起以提高整体性能的技术。在Caffe中，可以通过训练多个不同的模型，然后将它们的预测结果进行加权平均或投票来融合模型。
使用特征融合：在Caffe中，可以使用特征融合的方法将多个模型的特征进行融合，然后将融合后的特征输入到一个新的模型中进行训练。这样可以提高模型的性能和泛化能力。
使用模型蒸馏：模型蒸馏是一种将一个复杂的模型转换为一个简单的模型的技术。在Caffe中，可以使用模型蒸馏的方法，即将一个大型的深度神经网络模型的知识传递给一个小型的模型，从而提高小模型的性能。
使用迁移学习：迁移学习是一种利用已经训练好的模型的知识来加速新模型的训练的技术。在Caffe中，可以使用迁移学习的方法将已经训练好的模型的权重作为初始化参数，然后在新的数据集上进行微调来融合模型。
这些方法都可以在Caffe框架中实现模型融合，具体选择哪种方法取决于具体的任务和数据集。