Если входные данные и выходные данные являются разными каналами информации, то их можно объединить в трехмерный тензор для использования в сверточных нейронных сетях (CNN).
Например, если у вас есть изображения, где каждый пиксель имеет три канала - красный, зеленый и синий (RGB), и вам нужно предсказать определенный класс для каждого пикселя (например, фон или объект), то входные данные могут быть представлены как трехмерный тензор размерности (ширина, высота, количество каналов). Выходные данные также будут трехмерным тензором той же размерности, где каждый пиксель будет иметь лейбл класса.
Сверточные нейронные сети будут работать с этими данными, обнаруживая и выделяя различные признаки на входных данных (например, текстуры или формы объектов), и с помощью этой информации они будут делать предсказания о классах на выходных данных.
Для использования двух массивов с данными о полигонах для определения зон орошения и их расположения относительно препятствий можно преобразовать эти массивы в изображения или карты признаков. Например, вы можете использовать различные цветовые каналы или пиксели с определенными значениями, чтобы представить различные характеристики полигонов.
Затем эти изображения могут быть поданы на вход сверточной нейронной сети в качестве трехмерного тензора, как описано выше. CNN будет обрабатывать эти данные, выделять признаки и делать предсказания о зонах орошения и их расположении относительно препятствий.
Важно правильно настроить архитектуру сверточной нейронной сети, выбрать подходящие слои, определить функции потерь и метрики, а также правильно подготовить данные для обучения и тестирования модели. Это может потребовать экспериментов и настройки гиперпараметров для достижения наилучших результатов.