制作卷积神经网络双通道四核模型图

很抱歉，我无法直接制作出这个模型图。但是，我可以为您提供一些指导。

双通道四核模型通常包括两个卷积层和两个池化层，其中每个通道都有一个卷积层和一个池化层。模型的输入是两个图像，每个图像都被送入一个独立的卷积-池化通道，并且最后将两个通道的输出合并起来进行分类或回归任务。

以下是一个可能的双通道四核模型图示：

          +---------+         +---------+         +---------+
Input 1 ->| Conv2D  |         | Conv2D  |         | Flatten |
          |  + ReLU |         |  + ReLU |         +---------+
          | MaxPool |         | MaxPool |              |
          +---------+         +---------+              |
                |                  |                    |
                +------------------+                    |
                             |                           |
                             |                           |
                +------------------+                    |
                |                  |                    |
          +---------+         +---------+         +---------+
Input 2 ->| Conv2D  |         | Conv2D  |         | Flatten |
          |  + ReLU |         |  + ReLU |         +---------+
          | MaxPool |         | MaxPool |              |
          +---------+         +---------+              |
                |                  |                    |
                +------------------+                    |
                             |                           |
                             |                           |
                          +------+                      |
                          | Concat |                      |
                          +------+                      |
                             |                           |
                             |                           |
                          +------+                      |
                          | Dense|                      |
                          |+ Softmax |                     |
                          +------+                      |
                             |                           |
                          Output                       |

在这个模型中，每个卷积层都有四个核，每个核的尺寸为3x3。每个池化层使用2x2的池化核。最后的输出层是一个具有softmax激活函数的全连接层，用于分类任务。请注意，这只是一个示例模型，您可以根据自己的需求进行修改和调整。