matlab中创建双通道卷积神经网络，两个输入可以都为元胞数组吗

在MATLAB中，创建双通道（Multi-channel）卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）时，通常每个通道（channel）对应一个输入，比如图像的不同颜色通道（RGB图像有三个通道）。如果输入是元胞数组（cell array），那么在这种情况下，它们一般不会直接作为CNN的输入。因为元胞数组并不是深度学习库如Deep Learning Toolbox预设的输入格式，它更适合存储多个独立的数据结构，而不是单通道或多通道的图像数据。

如果你想同时处理两个输入，你应该将这两个输入视为二维或三维张量（tensor），例如两个通道的灰度图像可以用 `[height, width, numChannels]` 的形状表示，或者一个三维数组，其中第三个维度表示通道数。

如果你想在MATLAB中处理这样的情况，你需要先将元胞数组转化为合适的张量形式。例如，假设你有两个不同尺寸但通道相同的图像，你可以这样做：

% 假设imagesCell是一个包含两个通道图像的元胞数组
images = cat(3, imagesCell{:}); % 将所有图像合并到一个单一的三通道张量中

然后，你可以用这个张量来构建和训练你的双通道CNN模型。