我对训练Keras CNN感兴趣，并且我拥有2D矩阵形式的一些数据（例如，宽x高）。我通常使用色条来表示或可视化数据（如热图）。
但是，在训练CNN和格式化数据输入时，我想知道是否应该将此矩阵保留为2D矩阵，或者将其转换为本质上是3D矩阵的RGB图像？
什么是最佳实践，人们应该考虑一些注意事项？
最佳答案
实际上-您需要重塑单个数据点的形状以使其具有3D形状-因为keras希望您的数据集具有形状(number examples, width, height, channels)。如果您不希望将图像制作为RGB，则只需将其保留为一个通道即可（并将其解释为greyscale通道）。
关于python - Keras训练CNN-我应该将热图数据转换为图像还是2D矩阵，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/48664649/