在设计多模态深度学习网络结构时，有几项重要的原则需要考虑。首先，合理的特征融合是至关重要的。多模态数据通常包含来自不同源头的信息，如文本、图像和音频等。网络结构应该能够有效地融合这些不同模态的信息，以提高整体性能。

其次，网络结构应该具备灵活性和可扩展性。由于多模态数据的复杂性和多样性，网络结构需要能够应对不同类型和数量的输入。这种灵活性可以通过引入注意力机制、跨模态交互模块等方式实现，以适应不同任务和数据集的需求。

此外，网络结构的建立应该基于深入的跨模态特征学习。不同模态之间存在着丰富的相关性和互补性，因此网络应该能够有效地学习这些跨模态的特征表示。通过共享部分参数或者引入联合训练策略，可以帮助网络更好地挖掘多模态数据中隐藏的信息。

另外，网络结构设计还应该充分考虑数据稀疏性和噪声环境。多模态数据通常会受到不同程度的噪声干扰，而且一些模态可能存在数据缺失的情况。因此，网络结构需要具备一定的鲁棒性，能够有效地处理数据的缺失和噪声，以提高整体泛化能力。

总的来说，多模态深度学习的网络结构设计应该注重特征融合、灵活性、跨模态特征学习和鲁棒性等原则。通过遵循这些设计原则，可以更好地利用多模态数据的丰富信息，提升模型的性能和泛化能力，从而更好地应用于各种多模态任务和场景中。