一个统一的神经网络模型由一个神经网络组成，而其他模型则依赖于两个或多个神经网络。

例如，来自YOLO 论文的第二页：

2、统一检测

我们将目标检测的独立组件统一到单个神经网络中。我们的网络使用整个图像的特征来预测每个边界框。它还同时预测图像的所有类别中的所有边界框。这意味着我们的网络对完整图像和图像中的所有对象进行全局推理。YOLO 设计可实现端到端训练和实时速度，同时保持较高的平均精度。

在Xu 和 Wang 的论文中，他们在 Faster R-CNN 架构中添加了一个分支来处理跟踪，该架构是为对象检测而设计的。这是两个模型的“统一”。

在Ebrahimi 等人的论文中。，在第 42-43 页，您可以看到他们正在将多个神经网络融合为一个统一的模型：

我们提出了一种统一的用户地理定位方法，该方法依赖于神经网络的融合，并结合了不同类型的可用信息：推文消息、用户的社交关系以及嵌入推文和个人资料中的元数据字段。