matlab中有一个并行网络（深度神经网络），若要使两个文件夹的图像集作为训练集，每个文件夹对应一个输入层，该怎么配置训练

在MATLAB中使用并行网络（深度神经网络）对两个文件夹中的图像集进行训练时，你需要按照以下步骤进行配置：

1. 首先，你需要为每个文件夹中的图像创建一个数据源，这通常可以通过使用` imageDatastore` 函数来完成。`imageDatastore` 是MATLAB中用于管理大量图像数据的一个非常方便的工具。

2. 接下来，需要定义你的网络架构。如果你想要每个文件夹的数据输入不同的层，那么你可能需要设计一个网络，其中一个输入层对应一个文件夹的数据。通常情况下，对于图像数据，第一个层是图像输入层（`imageInputLayer`），它会指定输入图像的尺寸。

3. 然后，你需要配置一个`layerGraph`对象来构建你的网络。`layerGraph`允许你将多个层组合起来形成一个完整的网络结构。

4. 通过`trainingOptions`函数设置训练参数，如学习率、批量大小、迭代次数、优化器等。

5. 最后，使用`trainNetwork`函数开始训练过程。传入图像数据存储器、网络结构以及训练选项。

以下是一个基本的代码示例：

% 创建数据存储器
imds1 = imageDatastore('folder1', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
imds2 = imageDatastore('folder2', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

% 定义网络架构
layers = [
    imageInputLayer([sizeOfYourImages], 'Name', 'input1')
    % ... (其他层)
    imageInputLayer([sizeOfYourImages], 'Name', 'input2')
    % ... (其他层)
];

% 创建层图
lgraph = layerGraph(layers);

% 配置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', 'InitialLearnRate', 0.01, 'MaxEpochs', 20, 'Shuffle', 'every-epoch');

% 训练网络
net = trainNetwork([imds1, imds2], lgraph, options);

请注意，上述代码是一个简化的示例，实际的网络架构会更复杂，并且需要根据具体任务进行调整。此外，确保`sizeOfYourImages`替换为你的图像大小。