Как можно обучать нейронную сеть, используя данные из скользящего окна?

Обучение нейронной сети с использованием данных из скользящего окна проходит следующим образом: habr.com

1. Временной ряд длиной L нарезается на части длины inputsize и outputsize. habr.com В общей сложности существует (L – outputsize – inputsize) таких частей. habr.com Здесь outputsize относится к длине выходного окна, а inputsize — длина входного окна, используемого в каждом фрагменте обучающей выборки. habr.com
2. Обучающий набор данных генерируется путём повторения описанного процесса, смещая окно на одно значение вперёд до тех пор, пока последняя точка входного окна не будет расположена в L – outputsize. habr.com

Также метод скользящего окна используется в сверточных нейронных сетях для работы с изображениями. pythonist.ru В этом случае скользящее окно (его ещё называют ядром) принимает во внимание группу пикселей и позволяет распознавать небольшие особенности, такие как «края» или «кривые». pythonist.ru