keras 中词嵌入的输出暗淡必须是什么？
What must be the output dim for word embedding in keras?
密集嵌入的维度必须是多少？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)
嵌入层将分类变量（单词）转换为向量。输出维度指定此向量的长度。
如果您选择 10，则每个单词都将转换为大小为 10 的向量。该向量的值将在训练期间进行优化。如果您需要确定哪个输出维度最适合您的问题，我建议您找到类似的项目并尝试使用他们的输出维度大小。另一种选择是尝试一些尺寸并判断哪个最适合。
密集嵌入的维度必须是多少？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)
嵌入层将分类变量（单词）转换为向量。输出维度指定此向量的长度。
如果您选择 10，则每个单词都将转换为大小为 10 的向量。该向量的值将在训练期间进行优化。如果您需要确定哪个输出维度最适合您的问题，我建议您找到类似的项目并尝试使用他们的输出维度大小。另一种选择是尝试一些尺寸并判断哪个最适合。