Machine learning chat

Добрый день. Помогите пожалуйста вашим советом, как решить задачу. Задача состоит в том, чтобы извлечь из облака точек вектор признаков. Каждая точка в облаке точек имеет параметры: нормализованные координаты x, y, z, нормализованный цвет r, g, b, координаты вектора нормали nx, ny, nz. Здесь https://github.com/cihanongun/Point-Cloud-Autoencoder использовалась архитектура PointNet. Из каждой точки извлекались векторы признаков, затем они агрегировались в один вектор признаков, затем с помощью многослойного перцептрона из агрегированного вектора признаков получался один вектор размера N*3, где N - число точек. Затем меняли форму выходного тензора на (N, 3), получая реконструированное облако точек. Я попробовал этот код - если использовать только координаты x, y, z, то все работает. Но мне нужно использовать ещё и другие параметры: цвет и нормали. Я попробовал просто расширить вектор призраков входных точек до 9, и вектор признаков выходных точек тоже до 9. Функция потерь - расстояние Чемфера. Работать стало плохо, форма исходного облака теряется, цвета и нормали вразнобой. То есть нет нормальной реконструкции, получается непонятно что. Подскажите пожалуйста, как быть? Что можно предпринять?