使用Keras API训练卷积神经网络时，我通常在使用彩色PNG图像（输入尺寸为（高度，宽度，4））时使用2D卷积层。然而，现在我想使用灰度PNG图像训练网络，我在考虑最佳的方法是什么？
我想到了三种可能的方法：
- 将图像输入为彩色图像处理。
- 只输入图像的第一个通道，使输入尺寸为（高度，宽度，1）。
- 对图像的第一个通道进行1D卷积，使输入尺寸为（高度，宽度）。
由于我的灰度PNG图像在所有RGBA通道中具有相同的值，我认为通过仅使用图像的第一个颜色通道作为数据进行训练和测试，可以减少计算时间，同时达到相同的测试准确率，因为数据本质上是相同的。然而，事实并非如此。
使用第一种方法，我能够达到91.95%的测试准确率，训练每轮耗时约3秒。
使用第二种方法，准确率为89.66%，每轮耗时约2秒。
使用第三种方法，准确率为86.21%，每轮耗时不到1秒。
所有网络都使用相同的架构、核尺寸和池化尺寸进行训练，所以我想知道是什么导致了准确率的差异，以及我应该最信任哪一种方法？
回答：
显然，你的第三种方法与其他两种方法不等同，也不是解决问题的正确方法（部分原因也体现在较低的准确率上）。
现在，从理论上讲，你的第一种和第二种方法应该会产生大致相似的结果，根据你提供的准确率值来看，情况也确实如此。
这两种方法都没有问题。第一种方法略高的准确率的一个可能解释是，尽管在这里你实际上只是重复了一个通道的信息x3，但这在实际中起到了某种集成的作用（这种作用因相应的卷积滤波器从不同的随机初始化开始而得到增强）；这导致了更多的“子模型”对输出贡献，从而根据模型集成的普遍预期，提高了性能。当然，你应该通过多次实验并计算每种方法的平均准确率来验证这一点（单次实验的结果可能因不同的随机初始化而有所不同）。
据我所知，CNN在单通道图像上的表现是一个相当未被充分探索的主题。你应该继续进行更多的实验！
你报告的每张图像的推理时间与不同的方法是一致的：1D卷积比2D卷积更快，处理单通道图像也比处理三通道图像更快。
