Я обрабатываю 8-канальные данные EMG с 1D сверточными фильтрами по времени, регрессирую их углы соединения. Мои тренировочные данные состоят из 200 соток выборки windows данных ЭМГ (т.е. 8х200 значений) для каждого целевого угла соединения. Когда обучение завершено в одном окне, в следующем окне будет только один пример в будущем. Это означает, что значения 8x199 совпадают с последним окном. Поскольку я работаю дома и у меня под рукой только ноутбук с 16 ГБ ОЗУ, я борюсь с памятью, так как хотел бы добавить больше обучающих данных и различных каналов.
Есть ли способ повторно использовать тренировочные данные без явного сохранения отдельного windows в памяти? т.е. просто иметь одну копию записей и дать сети на тренинге windows так, как нужно во время обучения? Было бы предпочтительнее решение на основе Keras, так как я уже проделал всю работу с использованием этой библиотеки.