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Keras中如何使用Embedding层

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2024/3/14 12:27:38

栏目: 深度学习

在Keras中使用Embedding层，可以通过以下步骤实现：

导入必要的库：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding

创建一个Sequential模型：

model = Sequential()

添加Embedding层到模型中：

model.add(Embedding(input_dim, output_dim, input_length))

在上面的代码中：

input_dim是词汇表的大小，即输入数据的最大索引值加1；
output_dim是嵌入向量的维度，通常选择一个较小的值，比如50或100；
input_length是输入序列的长度，即每个输入样本的长度。

编译模型并训练：

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val))

在训练过程中，Embedding层会学习将输入数据映射到嵌入空间中的表示。通过使用Embedding层，可以将高维稀疏的输入数据转换为低维稠密的嵌入表示，从而提高模型的性能和泛化能力。

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