Временные ряды в качестве входных данных для CNN с использованием каналов

Question

Имеет ли смысл использовать каналы на входе CNN как способ ввода временного ряда? Например, у меня есть пять временных рядов, каждый из которых содержит три изображения 10x10, поэтому мой входной размер CNN будет:

(num_samples,x_dim,y_dim,channels) = (5,10,10,3)

Answer 1

Нет, размерность временного ряда - ось 1: (5, 3, 10, 10, channels).

• Вы можете обрабатывать временные ряды с помощью повторяющихся сетей (LSTM, GRU), форма (batch, steps, channels)
• Вы также можете использовать Conv1D для временного ряда, форма (batch, steps, channels)

• Вы можете обрабатывать изображения с Conv2D, форма (batch, imgX, imgY, channels).

• Вы можете смешать их с Conv2DLSTM, форма (batch, steps, X, Y, channels).

• Вы также можете смешивать изображения и шаги, используя TimeDistributed(Conv2D()), с формой, равной (batch, steps, X, Y, channels)

Вы должны создавать модели, которые правильно работают с этими формами. Лучше всего искать общие архитектуры.