Для эффективного решения подобных задач можно использовать различные методы машинного обучения, такие как глубокое обучение, нейронные сети, метод опорных векторов и прочие. Для этого нужно провести анализ данных, выбрать подходящую модель и настроить ее параметры, чтобы достичь оптимальных результатов.
Что касается размеров тензоров для слоя 4 в нейронной сети с линейными слоями, то это зависит от конфигурации сети, количества нейронов в каждом слое и размеров входных данных. Обычно входной тензор для слоя 4 будет иметь размер, соответствующий количеству нейронов в предыдущем слое, а выходной тензор - размер, соответствующий количеству нейронов в слое 4.
Например, если входной тензор для слоя 3 имеет размерность (batch_size, num_neurons_layer_3), а слой 4 содержит 50 нейронов, то размер выходного тензора для слоя 4 будет (batch_size, 50).
Важно также учитывать функции активации, которые могут изменять размеры тензоров при прохождении через слои сети. Для подбора оптимальных размеров тензоров в нейронной сети рекомендуется провести эксперименты с различными конфигурациями и анализировать результаты для выбора наилучшей модели.