写一个多通道的卷积神经网络

一个多通道的卷积神经网络（Multi-channel Convolutional Neural Network, MCNN）通常是指在深度学习中，特别是在图像处理领域，利用了多个并行的卷积层来捕捉不同尺度、方向或特征的空间信息的模型。这种设计允许网络同时处理来自输入的不同通道，比如彩色图像有红绿蓝三个通道。

在一个典型的MCNN架构中：
1. **输入层**：接受多通道的数据，每个通道包含不同的特征信息。
2. **多个卷积层**：每一个卷积层负责处理一个特定通道的信息，通过共享权重的方式提取该通道的特征。
3. **池化层**：用于下采样，减少计算量同时保留关键特征。
4. **堆叠层结构**：卷积层可能会有多个，它们可能串联在一起，也可能有不同的步长和填充策略来捕获不同尺度的特征。
5. **全连接层**：将所有通道的特征映射整合，最后通过完全连接层进行分类或回归任务。

**示例代码片段（Python, Keras）**：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, concatenate

# 创建一个多通道输入
input_channels = [Input(shape=(height, width, channel_i)) for channel_i in range(num_channels)]

# 卷积层对每个通道独立操作
conv_layers = [Conv2D(filters, kernel_size, activation='relu')(channel) for channel in input_channels]

# 池化层
pool_layers = [MaxPooling2D(pool_size)(layer) for layer in conv_layers]

# 合并通道
merged = concatenate(pool_layers)

# 全连接层和其他高级层
output = Dense(output_units, activation='softmax')(merged)

# 构建完整的模型
model = Model(inputs=input_channels, outputs=output)