Краткое содержание

Я работаю над проектом по созданию модели с использованием Keras для предсказания сложности лазательных трасс на стандартизированной стене (https://moonclimbing.com/moonboard). Каждая ручка на стене может быть: либо вообще не в трассе, либо в трассе как одна из ручек для старта, либо в трассе как конечная ручка для завершения трассы, либо в середине трассы (между стартом и финишем). Входом для модели является состояние каждой ручки на стандартизированной стене (принадлежит ли она случаю 0, 1, 2 или 3 из вышеописанных). Выходом будет предсказанная сложность лазания в одной из 11 категорий. Поскольку при лазании вы перемещаетесь между ручками (и сочетание ручек в трассе имеет важное значение для определения сложности), мне кажется, что с теоретической точки зрения было бы очень разумно перекрестно соединить состояния всех ручек на стене (т.е. перекрестное соединение примерно 200 признаков). Однако я не видел примеров, которые используют перекрестное соединение такого количества признаков, и также не очень знаю как.