并行CNN

并行卷积神经网络（Parallel CNN）是一种深度学习模型，它采用多个卷积核并行处理输入数据，以加速计算并提高模型的性能。这种网络结构通过将输入数据分割成多个部分，并使用多个卷积核同时对这些部分进行处理，从而实现了并行计算。这种方法可以有效地减少计算时间，提高模型的准确率和泛化能力。此外，并行CNN还可以通过调整卷积核的数量和大小来平衡计算资源和性能。总之，并行CNN是一种高效、灵活且强大的深度学习模型，适用于各种图像识别和分类任务。