如何训练多个二分类器？所提Conv1d模型方案是否合理

• 维度合并再拆分的基础操作本身没有逻辑错误：将输入从14 x 10 x 128 x 128reshape为140 x 128 x 128送入分类器，输出后再reshape回14 x 10 x 128的操作不会打乱batch和序列位置的对应关系，本质是让所有序列位置的元素共享同一个分类器参数，符合单元素独立分类的基础逻辑。但这个操作会完全割裂同一样本下10个序列元素之间的关联，如果你的任务需要利用序列上下文信息，这种处理方式会直接丢失上下文特征，完全不适用。
• 你当前写的Conv1d分类器存在明显的语义和结构问题：
  1. 维度匹配存在隐性风险：输入分类器的张量形状为140 x 128 x 128，经过三层Conv1d后输出形状为140 x 1 x 128，虽然数值上reshape成目标形状的元素总数对得上，但如果不先执行squeeze(dim=1)去掉大小为1的通道维度直接reshape，很容易因为张量内存排布规则出现特征错位。
  2. 特征提取逻辑和目标不对齐：你使用1x1卷积核的Conv1d结构，相当于把输入单元素的两个128维分别定义为「通道维」和「一维序列长度维」，卷积操作只会做跨通道的特征融合，完全不会建模长度维度上的特征关联，更没有利用128x128输入的二维结构信息；最终输出的128个值，本质是长度维上每个位置的独立预测结果，不是针对整个128x128元素输出的全局128个二分类结果，和你“训练128个二分类器”的目标不匹配。
  3. 特征表达能力极弱：如果你的128x128输入是图像、二维特征图、注意力矩阵这类带二维空间语义的数据，硬套Conv1d相当于直接破坏了输入的结构信息，最终分类效果会很差。

• 如果你的任务不需要序列上下文信息，且输入128x128是二维结构数据：把分类器换成Conv2d堆叠做特征提取，最后接全局平均池化+线性层输出128维分类结果即可，不需要硬转成Conv1d的输入格式。
• 如果你确认输入的128x128是「通道数x一维序列长度」的格式（比如多通道时序信号）：要先明确你要的128个二分类目标对应的语义，如果是对整个序列元素做128个全局属性分类，需要在卷积层后加全局池化把长度维度聚合掉，再接线性层输出128维，不要直接把卷积输出的长度维当成分类结果维度。
• 如果你的任务需要用到序列元素之间的上下文关联：不要把序列维度合并到batch维度，应该保留(14,10,...)的原始形状，用时序模型（比如Transformer、LSTM）或者3D卷积来建模序列关联。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sam