在keras中嵌入单词时输出的dim必须是什么？

Question

密集嵌入的尺寸必须是多少？我们如何在keras中为word_embedding设置output_dim的值？

 keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None, embeddings_constraint=None, mask_zero=False, input_length=None)

Answer 1

嵌入层将分类变量（单词）转换为向量。输出尺寸指定此向量的长度。

如果选择10，则每个单词将被转换为大小为10的向量。在训练过程中，将优化该向量的值。如果您需要找出最适合您的问题的输出尺寸，建议您找到类似的项目并尝试使用其输出尺寸。另一种选择是尝试一些尺寸并判断哪种最合适。