K>Итого получится столбец из примерно 30 цифр. Далее этот столбец прогоняется через нейросеть, и выдаётся итоговый результат. K>Поскольку нейросеть будет небольшая, для её оптимизации, возможно, даже не придётся применять градиентный спуск, а хватит банального перебора.
Обучение нейросети перебором? Нет.
K>Я правильно понимаю, что это будет именно стекинг? Как думаете, результат будет лучше, чем если я с теми же затратами мозговремени слелаю для этой же задачи свёрточную НС?
Нет. стекинг — это не стек признаков. Стекинг — это пул моделей, возможно, обученных на подмножествах признаков (но не обязательно)
Сеть локальность и зависимую локальность учитывает "бесплатно", у тебя же будет набор неких признаков, неясно где размешенных по карте.Последние части плана относительно "суммирования" звучат беспомощно, тяжеловесно и в то же время как-то угрожающе.
