双通道卷积神经网络代码

### 双通道卷积神经网络代码实现

双通道卷积神经网络（Two-channel Convolutional Neural Network, PCNN）能够处理来自两个不同源的数据输入，比如图像对或不同的特征表示。下面是一个基于Keras框架构建的双通道卷积神经网络的例子。

#### 导入库文件

import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, concatenate

#### 定义单个通道结构
定义一个函数来创建共享权重的单一路径架构，该部分会应用于每一个独立的输入流。

def create_single_channel(input_shape):
    input_layer = Input(shape=input_shape)
    
    conv_1 = Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(input_layer)
    pool_1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv_1)

    flat = Flatten()(pool_1)
    
    return input_layer, flat

#### 构建双通道模型
通过调用`create_single_channel()`两次分别获取两路输入及其对应的扁平化输出，并最终将它们拼接在一起形成完整的多模态学习体系[^3]。

# 假设每张图片大小为64x64像素，灰度图像是单通道
img_height, img_width, num_channels = 64, 64, 1
input_shape = (img_height, img_width, num_channels)

# 创建第一个通道
input_a, output_a = create_single_channel(input_shape)

# 创建第二个通道
input_b, output_b = create_single_channel(input_shape)

# 合并两条分支的结果
merged_output = concatenate([output_a, output_b])

# 添加全连接层用于分类或其他任务
dense_1 = Dense(128, activation='relu')(merged_output)
predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(dense_1)  # 替换num_classes为目标类别数量

# 组合整个模型
two_channel_cnn_model = Model(inputs=[input_a, input_b], outputs=predictions)

#### 编译与训练模型
完成上述搭建之后就可以像常规做法那样编译并拟合这个双重感知器了。

two_channel_cnn_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

history = two_channel_cnn_model.fit(
    [train_images_A, train_images_B],
    train_labels,
    epochs=epochs,
    batch_size=batch_size,
    validation_data=([val_images_A, val_images_B], val_labels),
    verbose=1
)

此段代码展示了如何建立一个多通道CNN来进行更复杂的模式识别工作，在实际应用中可能还需要进一步调整参数设置以及优化算法的选择以适应具体场景需求[^4]。