双通道卷积神经网络结构

双通道卷积神经网络是一种具有两个并行卷积通道的神经网络结构。它们分别接受不同类型的输入数据，并通过卷积层和池化层提取特征。然后将这些特征合并到全连接层中，以进行分类或回归等任务。

这种结构通常用于处理具有多个输入源或不同类型输入的任务。例如，它可以用于处理图像和文本的联合分类问题，其中一个通道处理图像数据，另一个通道处理文本数据。

在双通道卷积神经网络中，每个通道都有自己的卷积核和池化层，以提取不同类型的特征。这些特征被合并到全连接层中，以进行最终的分类或回归。该结构已经在许多领域取得了成功，包括计算机视觉、自然语言处理和语音识别等。