🌟分类变量的Embedding：Keras中的类别变量处理🌟

在深度学习中，处理分类变量是一个常见挑战。幸运的是，Keras 提供了 `Embedding` 层，能高效地将分类变量转化为密集向量表示。这种方法不仅节省内存，还能捕捉类别间的潜在关系。🔍

首先，定义你的输入数据。假设你有一组类别变量（如颜色、城市等），它们通常以整数形式存储。此时，创建一个 `Embedding` 层至关重要。例如：

```python

from keras.layers import Embedding

embedding_layer = Embedding(input_dim=1000, output_dim=64, input_length=10)

```

这里，`input_dim` 是类别总数，`output_dim` 是嵌入维度，`input_length` 是输入序列长度。💡

接下来，将嵌入层整合进模型架构中。通过 `Flatten` 或 `GlobalAveragePooling1D` 将其输出传递给后续层，如 Dense 层。这一步骤能够有效提取特征并用于分类或预测任务。🎯

这种方法广泛应用于自然语言处理和推荐系统中，是实现高效建模的基础之一。💪

机器学习 深度学习 Keras Embedding

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