Выбор правильного подхода для нормализации динамического массива объектов с позициями x и y перед его использованием в нейронной сети зависит от конкретной задачи, требований к данным и ограничений вашей модели. Рассмотрим каждый из предложенных вами методов и их преимущества и недостатки:
1. Подход с использованием padding: Этот подход может быть полезен, если вам необходимо сохранить информацию о пустых значениях. Однако, если количество объектов N сильно варьирует, то это может привести к большому объему данных и длительному времени обработки. Кроме того, нулевые значения могут внести шум в модель.
2. Сбор данных в усредненный вектор: Этот подход подходит, если вы хотите учесть общие характеристики всех объектов, но не требуется сохранять детализацию каждого объекта. Однако, он не позволяет учесть различия между объектами и может потерять информацию о расположении объектов.
3. Подход с использованием лучей: Этот подход позволяет сохранить информацию о позиции каждого объекта, что может быть полезно для модели. Однако, он требует более сложной обработки данных и может потребовать большего количества ресурсов для вычислений.
4. Подход с использованием квадратов: Этот подход позволяет разделить плоскость на более мелкие области и учесть более детальную информацию о каждом квадрате. Однако, это требует предварительного определения размеров и расположения квадратов, что может быть затруднительно в случае изменяющегося количества и масштаба объектов.
5. Разбиение по времени: Этот подход может быть полезен, если ваши данные имеют временную составляющую или часто меняются с течением времени. Однако, конкретная реализация этого подхода будет зависеть от того, как ваши данные упорядочены и как они связаны с временем.
Выбор подхода зависит от контекста и требований вашей задачи. Если у вас есть экспертное знание о данных или более конкретные требования, то это может помочь вам сделать более обоснованный выбор. Также может быть полезным провести эксперименты с разными подходами и сравнить их производительность и результаты на основе ваших конкретных данных и задачи.
