Thiết kế mạng nơ-ron khi lượng nơ-ron đầu vào thay đổi

Tôi đang tìm cách thiết kế một mạng lưới thần kinh có thể dự đoán người chạy nào thắng trong một trò chơi thể thao, trong đó số lượng người chạy thay đổi trong khoảng từ 2-10. Trong mỗi trường hợp, dữ liệu cụ thể về các vận động viên riêng lẻ sẽ được đưa vào mạng lưới thần kinh.

Thiết kế nào sẽ là lợi thế nhất cho một mạng lưới thần kinh như vậy?

Về cơ bản đây là một vấn đề xếp hạng trong đó số lượng đầu vào và đầu ra là khác nhau.

Tùy chọn tốt nhất trong trường hợp của bạn có lẽ sẽ là không đệm hoặc đệm lên. Điều này chỉ đơn giản là loại bỏ đầu vào cho các trường hợp không có dữ liệu. Nó đã được thực hiện rất nhiều trên biên giới của hình ảnh cho CNN.

Điều đó hoặc bạn chỉ có thể sử dụng RNN có thể xử lý các đầu vào có độ dài thay đổi dễ dàng.