Как реализовать нейросеть с неограниченным количеством входных данных?

Никак, количество входных значений всегда фиксировано. Есть конечно типы которые «помнят» предыдущий стейт и могут принять ещё партию новых входных данных.

Сама нейросеть должна получать постоянно разное количество координат

Тренируешь сеть на 100 координат и надеишься, что в реальности 101 никогда не будет.

Я-бы не хотел быть медведем который оказывает медвежьи услуги. Но индексирование например
текстовых документов в некоторых системах текстового поиска — предполагает хеширование токенов.
Там 18-20 битный хеш. И ограниченное число токенов в индексе документа изначально. Но это не мешает
системам текстового поиска нормально работать. Погрешность есть — но небольшая. Особенно
когда вы указываете 2-3 токена для поиска и результат поиска можно еще фильтрануть.

Вот. Это была лирика.

Но что-то мне подсказывает что техническое задание недостаточно проработано. Я объясню свою
мысль. До обучения выборка должна быть разделена на две части. Обучающую. И контрольную.
И на этом этапе можно сделать подсчет фичей.

Это — требование. Иначе как ты сделаешь контрольную проверку что твоя модель — добротная
и заходит в критерии приёмки?

Вообще нейросеть это пока не система реального времени. Поэтому не надо требовать от нее мгновенных
ответов пока она еще находится в процессе обучения. И не надо ставить задания типа сделайте
мне «хоть какую угодно НС» которая на выходе выдает «ЧТО угодно».