У меня есть набор данных, и мне нужно классифицировать двумерные массивы по решению: если в массиве существует повторяющийся образец.Диапазон значений двумерного массива является двоичным, равным 0 или 1.
Описание класса:
Класс 0: 2D-массив с повторяющимся рисунком(значение 1) внутри.1486 выборок в обучающем наборе.
Класс 1: 2D массив без повторяющихся шаблонов.7743 образцов в учебном наборе.
Ниже я привел несколько положительных / отрицательных примеров.Можно ли применить какой-нибудь алгоритм машинного обучения для решения проблемы?Я пробовал CNN с 3 ~ 5 слоями.Тем не менее, это, кажется, не работает, потому что модель не изучена "что такое повторяющаяся картина".Например, если положительные данные в обучающем наборе составлены положительным типом 1,3,5,6, модель не сможет распознать тип 2, 4 во время проверки.
Существует ли какой-либо подходящий алгоритм для решения такой проблемы?
Положительные (рекуррентный шаблон) данные: (1: красный / синий, 0: белый)
(синий шаблон - это повторный шаблон, который мы определили в массиве)
Отрицательные (без повторяющегося рисунка) данные: (1: красный, 0: белый)
