Многократный ввод объекта в нейронной сети

Question

Я новичок в нейронных сетях и хочу запрограммировать NN, который должен принимать комбинацию из 2 или 3 объектов / экземпляров одного и того же класса (+ 1-2 дополнительных атрибута) в качестве входных данных и дает да / нет классификация как выход.

Скажем, например, у меня есть класс с разными атрибутами:

class Ingredient {
    enum Group {
        Vegetable,
        Fruit,
        Meat,
        Baked,
        Milk_Product
    }

    int carbs;
    int proteins;
    int fat;
    Group group; # 5 One-hot encoded
}


# Input
Ingredient ingredient1, ingredient2, ingredient3; # Each as 8-vector (5 OH + 3 values)
boolean sauce; # One-hot encoded

и набор данных, полный различных комбинаций (2 или 3 объекта ингредиента + логическое значение для использования соуса), где каждая комбинация соответствует значению да / нет для вкуса, которое NN должен быть в состоянии предсказать.

Я предполагаю, например, Комбинация из 3 ингредиентов будет иметь 25 входных значений: (5 с одним горячим кодом для группы + 3 питательных вещества) * 3 + 1 с горячим кодом для соуса.

Мои вопросы:

1. Лучше ли отделить 2 от 3 комбинаций и построить NN для каждой (2 комбинации будут иметь только 17 входов)?
2. Есть ли особый способ соединения входного слоя с первым скрытый слой (учитывая, что вход состоит из отдельных объектов) или просто стандартная полная сетка?

Я использую TensorFlow в качестве фреймворка. Спасибо за любую помощь!