双分支的卷积神经网络比单分支的卷积神经网络耗费时间

双分支的卷积神经网络相比于单分支的卷积神经网络可能会耗费更多的时间。这是因为双分支的网络结构通常包含两个独立的分支，每个分支都有自己的卷积层、池化层和全连接层等。在训练和推理过程中，需要对两个分支进行独立的计算和参数更新，因此会增加计算量和时间消耗。

双分支的网络结构通常用于处理具有不同输入源或不同任务的情况。例如，在图像分类任务中，可以使用一个分支处理图像的视觉信息，另一个分支处理图像的文本描述信息。这种结构可以提供更多的信息来改善模型的性能，但同时也会增加计算复杂度。

然而，具体的时间消耗取决于网络的具体结构、参数数量、输入数据大小以及硬件设备等因素。因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行评估和选择。