Keras嵌入层输出维数

Keras嵌入层是深度学习框架Keras中的一种层类型，用于将离散的整数序列映射为连续的实值向量表示。嵌入层的输出维数取决于两个因素：输入数据的维度和嵌入层的参数设置。

输入数据的维度：嵌入层的输入通常是一个整数序列，每个整数代表一个离散的类别或标签。假设输入数据的维度为(n_samples, n_features)，其中n_samples是样本数量，n_features是每个样本的特征维度。对于嵌入层来说，n_features表示输入数据中可能的不同类别或标签的数量。

嵌入层的参数设置：在Keras中，嵌入层的参数由两个主要参数决定：输入维度(input_dim)和输出维度(output_dim)。输入维度(input_dim)表示输入数据中可能的不同类别或标签的数量，即n_features。输出维度(output_dim)表示嵌入层将输入数据映射为的实值向量的维度。输出维度(output_dim)的选择通常是一个超参数，需要根据具体任务和数据集进行调整。

嵌入层的优势：嵌入层可以将离散的整数序列转换为连续的实值向量表示，从而捕捉到输入数据中的语义信息。这种连续的表示可以更好地用于深度学习模型的训练和推理过程，提高模型的性能和效果。

嵌入层的应用场景：嵌入层广泛应用于自然语言处理(NLP)任务中，如文本分类、情感分析、机器翻译等。在这些任务中，输入数据通常是由单词或字符组成的离散序列，嵌入层可以将这些离散的序列映射为连续的实值向量表示，用于后续的模型训练和推理。

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