我有一个包含许多图像的数据集，这些图像有5种放大倍数（x10, x20, x30, x40, x50），它们属于同一类别，但这些图像并不是序列数据，所有的图像都是RGB模式，大小为512×512。我想将这5张图像作为输入提供给CNN，但我不知道该怎么做。还有另一个问题是，一旦模型在5张图像的管道上训练得很好，当我只有一个图像（例如，x10这种单一放大倍数）时，是否可以正常工作？

回答：

你提出了两个问题。关于第一个问题，有两种方法可以实现。1- 你可以设计模型，使输入大小为5×512×512×3，然后进行模型训练。

关于你的第二个问题，你需要设计模型以处理特征缺失或缺少特征的情况。对于一个复杂的情况，我想到的方法是，你可以这样设计模型：你有5个输入，每张图像通过一个或多个CNN，在一层或几层之后将它们合并。对于每个输入，你可以考虑添加一个额外的特征，一个布尔值，用来指示当前图像在训练中是否应该被考虑（缺失或存在）。在你的训练过程中，你应该制作所有5张图像的组合，并且也考虑某些图像的缺失，这样你的模型就能学会处理输入中缺少一张或多张图像的情况。我希望我解释得足够清楚，希望这对你有帮助。祝你好运。