Keras 训练 CNN - 我应该将热图数据转换为图像还是二维矩阵
Keras Training a CNN - Should I Convert Heatmap Data As Image or 2D Matrix
我对训练 Keras CNN 很感兴趣，我有一些二维矩阵形式的数据（例如宽度 x 高度）。我通常用颜色条表示或可视化数据，例如热图。
但是，在训练 CNN 和格式化数据输入时，我想知道我是应该将这个矩阵保留为 2D 矩阵，还是将其转换为本质上是 3D 矩阵的 RGB 图像？
最佳做法是什么以及人们应该考虑的一些注意事项？
事实上 - 您需要重塑单个数据点以具有 3D 形状 - 因为 keras 期望您的数据集具有 (number examples, width, height, channels) 形状。如果您不习惯制作图像 RGB - 您可以只保留一个通道（并将其解释为 greyscale 通道）。
我对训练 Keras CNN 很感兴趣，我有一些二维矩阵形式的数据（例如宽度 x 高度）。我通常用颜色条表示或可视化数据，例如热图。
但是，在训练 CNN 和格式化数据输入时，我想知道我是应该将这个矩阵保留为 2D 矩阵，还是将其转换为本质上是 3D 矩阵的 RGB 图像？
最佳做法是什么以及人们应该考虑的一些注意事项？
事实上 - 您需要重塑单个数据点以具有 3D 形状 - 因为 keras 期望您的数据集具有 (number examples, width, height, channels) 形状。如果您不习惯制作图像 RGB - 您可以只保留一个通道（并将其解释为 greyscale 通道）。