神经网络是一种模拟人脑的计算模型，具有自主学习和自我调整的能力。在神经网络中，融合特征的方式有很多种，其中通过add的方式进行特征融合是比较常见的方法。

在神经网络中，每层都会提取出输入数据的一组特征，这些特征可以用来描述输入数据的某些属性或者特点。不同层提取出的特征之间可能存在相关性，也可能存在独立性。为了更好地利用这些特征，我们需要将它们融合起来，得到更加丰富、准确的特征表达。

而使用add的方式进行特征融合，就是将不同层提取出的特征相加起来。例如，在卷积神经网络中，我们可以将不同卷积层提取出的特征图（Feature Map）相加，得到一个新的特征图，然后再将该特征图输入到下一层网络中。这样做的目的是增强原始特征的表达能力，使得网络更容易捕捉到输入数据中的重要特征。

使用add的方式进行特征融合的优点有以下几点：

1. 保留原始特征信息：使用add的方式进行特征融合时，不会改变特征的维度和形状，从而保留了原始特征的信息。这有助于网络更好地理解输入数据中的各种属性和关系。

2. 提高特征表达能力：通过将不同层提取出的特征相加，可以得到更加丰富、准确的特征表达。这有助于网络更好地理解输入数据，从而提高网络的分类、识别等任务的性能。

3. 加快训练速度：使用add的方式进行特征融合可以减少网络的参数数量，降低网络的复杂度，从而加快网络的训练速度和收敛速度。

尽管add的方式进行特征融合具有上述的优点，但也存在一些局限性：

1. 平衡问题：不同层提取出的特征可能存在不同的重要性，因此需要对不同层提取出的特征进行平衡。否则，过分依赖某一层的特征，可能会导致网络过拟合或者欠拟合。

2. 特征维度问题：不同层提取出的特征可能具有不同的维度，因此需要对其进行适当的处理，以便于进行特征融合。

综上所述，通过add的方式进行特征融合是一种有效的方法，可以提高神经网络的特征表达能力，并加快网络的训练速度。但在实际应用中，需要根据具体任务和数据的特点选择合适的特征融合方式，并注意解决平衡和维度问题。