多输入
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基于多输入CNN的图像分类系统实现
本项目详细演示了如何实现用于图像分类的多输入卷积神经网络（CNN）。作为一个具体应用示例，项目使用了经典的MNIST手写数字数据集，并将其预处理分割为上半部分和下半部分。这两部分图像被作为独立的输入源，同时馈送到一个多输入CNN模型中。该项目旨在解决单一输入源可能无法提供完整信息或需要融合不同视角特征的问题。功能涵盖了从数据分割、多输入数据存储（Datastore）的构建，到设计包含某种分支结构的深度学习网络（使用MATLAB的LayerGraph），再到特征融合层（Concatenation Layer）的实现。通过训练该多输入网络，模型能够学习如何结合来自图像上半部和下半部的特征来进行最终的数字识别分类。此方法可扩展应用于多模态数据融合、多视角图像识别等复杂深度学习任务中，为用户提供了完整的实现代码和网络架构设计参考。
