【关于机器学习训练方法的问题】
数据输入是二维矩阵，设为A 101行11列，
输出也是二维矩阵，设为B 同为101行11列
想通过深度学习的方法，训练一个模型学习到矩阵A到矩阵B的映射关系
在应用的时候，输入一个矩阵C 可以输出矩阵 C’
有一点图像风格迁移的意思
请问可以提供一些训练的思路吗，之前没有做过这种输入和输出（标签）都是矩阵的问题
如果能提供一些模型的链接、代码例程、文献资料等等就更好了，感激不尽！！
这一块接触不多，只能帮忙找点博文和这一方面有一定经验的博主给你，详情请查看：https://blog.csdn.net/windwishes/article/details/104251914
【该博主在矩阵训练上发表9篇相关分享】
需要按照你的映射规则先构建至少100个样本。输出设置为101*11