寻求针对ModelNet数据集的3D神经网络架构建议

这篇来自r/deeplearning的帖子突显了将神经网络应用于3D数据时的一个常见挑战：过拟合或欠拟合。用户已经在ModelNet数据集（10和40）上尝试了CNN和ResNet，但尽管进行了数据增强和超参数调整，仍然难以获得令人满意的准确性。这个问题可能源于3D数据固有的复杂性以及直接应用基于2D的架构的局限性。用户提到线性头部和ReLU/FC层表明采用了一种标准的分类方法，但这可能不是捕获3D模型复杂几何特征的最佳方法。探索专门为3D数据设计的替代架构，例如PointNet或图神经网络，可能会有所帮助。