Выбор подходящего набора входных данных для TensorFlow ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь использовать tensorFlow/Keras для получения обратной функции, которая не является аналитически обратимой. Прямая функция, которую я рассматриваю, представляет собой трехмерную проекцию, которая принимает сферические координаты (a,f) и возвращает пару координат (x,y)
Я знаю, что обратная функция будет включать в себя тригонометрические функции. Мне интересно, следует ли мне «засеивать» входные данные выбранными из них — они были бы искусственными, но они могут сгладить некоторые крайние условия.
Пример: для входов x, y может быть добавлено arctan2(x√3x, y√2-x)
Здесь я сообщу, что, хотя я и опытный программист, я новичок в геометрии и глубоком обучении.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... tensorflow