Deep-and-Wide Learning (DWL) 是一种创新的深度学习框架，通过结合高维和低维特征表示来增强数据驱动模型的精度和效率。它特别适用于训练数据有限的情况，能够显著提高模型的计算效率并减少对大规模训练数据的依赖。DWL 通过双交互通道网络 (D-Net) 实现，整合了贝叶斯降维 (BDR) 的低维特征和传统深度学习的高维特征，适用于多种分类和回归任务。
