高光譜影象輸入卷積神經網路的維度問題
現在處理高光譜影像大多使用3D-CNN，對於高斯光譜資料而言，輸入網路模型的shape是（x,y,z）這種形式，x，y是長寬尺寸，而z是光譜維度，IN資料集一般是200，UP資料集一般是103。
keras中Conv2D的輸入張量尺寸：(samples, rows, cols, channels)
Conv3D的輸入張量尺寸：(samples, conv_dim1, conv_dim2, conv_dim3, channels)
Conv2D的輸入應該是一個4D，第一維是batch，後面三維是長，寬，三基色，這個在高分影像資料集上就是這樣，和普通光學影像的輸入沒有什麼區別。
Conv3D的輸入是一個5D，第一維也是batch，最後一維也是通道，通道通常會和後面的濾波器的核的個數相關聯，卷積核數目的變化就在這個維度上，對於高光譜資料來說，輸入的channel，我們通常處理成1，以IN為例的話，也就是（1，224,224,200），batch這個維度在實際運算中會有體現。
Conv3D的卷積核操作和Conv2D是有區別的，Conv2D利用一個滑窗在卷積上滑動，產生feature map，有多少個核就產生多少個feature map。但是Conv3D是沿著光譜維度進行運算，同時在空間上進行滑窗操作，產生的同樣是三維的feature map，有多少核就產生多少個feature map。
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