Я пытаюсь решить проблему, когда мне нужно тренировать одну модель с N измерениями и снова тренироваться поверх этой модели с M измерениями. Как мне этого добиться?
Чтобы дать вам, ребята, некоторый контекст, у меня есть 1 маяк Bluetooth, говорящий с 5 читателями Bluetooth, которые выдают некоторую ценность. Основываясь на значении, переданном читателю маяком, я предсказываю местоположение маяка. Мои данные обучения имеют 5 измерений, потому что есть значения от 5 читателей.
Теперь у меня есть другой сценарий, где у меня 10 читателей вместо 5. Как мне тренироваться поверх моей первой модели с 10 читателями на этот раз? Это вообще возможно?
Количество читателей варьируется в зависимости от размера комнаты. Так что я не могу сказать, что всегда будет фиксированное количество считывателей (то есть фиксированное количество измерений).
Как мне решить эту проблему? Любая помощь приветствуется!
Я думал, что исправлю размеры до 1000. Затем сначала добавлю значения только к 5 измерениям (потому что у меня есть данные, поступающие только от 5 читателей). А что касается остальных 995 измерений, я назначу значение 0.
Я чувствую, что это не очень хороший подход для решения проблемы вообще. Моя модель не будет работать хорошо с 995 столбцами 0 и только 5 столбцами с любыми данными.