我有一组从视频中裁剪的图像，每秒2张。基于此，我确实根据这些图像中的特定颜色来检测响应时间。通过累加多少帧而没有响应时间..直到下一个具有响应时间的图像。
无论如何，我确实存储了此响应时间（这只是数字到numpy数组中），我需要构建一个模型来预测响应时间...我是否需要构建回归模型？你有什么建议？
希望我的问题很清楚。
谢谢
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要直接回答问题，您可以构建一个输入的神经网络。
从技术上讲，可以肯定的是，您可以使用一个输入注释在物理上构造一个NN。但是，这实际上在预测任何事情上都将毫无用处。
考虑神经网络是什么的数学基础。这是一个线性代数表达式：
horizontal padding现在说我们将其压缩到单个输入节点。我们的网络表达方式会发生什么？
变成一行的功能！您不能使用数据集对其进行“训练”。没什么可以训练的！
因此，为了使神经网络有效，我们需要以一种可以分布在大量节点上的方式来构造数据集。
我不完全确定这里设置的问题是什么，但是第一步需要规范化数据的结构。我不知道是间隔时间，还是一组像素的RGB值。在没有看到数据或某些代码的情况下，到目前为止很难提供帮助。但是有一些一般性建议会继续下去。
祝你好运！