TensorFlow中的指标列与嵌入列如何理解

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一般地，机器学习、深度学习 feed 进来的数据要求为数值型。如果某列取值为字符型，需要做数值转换，今天就来总结下 TensorFlow 中的指标列和嵌入列。

指标列 ( indicator column ) 是指取值仅一个为 1，其他都为 0 的向量，它是稀疏的； 嵌入列 (embedding column) ，取值介于0和1之间，它是稠密的。

指标列，采取 one-hot 编码方法，有多少类输入就会得到一个多少维的向量。如果输入类别为 4 类，那么可以编码为如下，0,1,2,3 类分别编码为4维的向量。

TensorFlow 中通过调用 tf.feature_column.indicator_column 创建指标列

categorical_column = ...

indicator_column = tf.feature_column.indicator_column(categorical_column)

但是，假设我们有一千万个可能的类别，或者可能有十亿个，而不是只有四个。出于多种原因，随着类别数量的增加，使用指标列来训练神经网络变得不可行。

如何解决类别数量激增导致的指标列不可行问题？

使用嵌入列来克服这一限制，嵌入列并非将数据表示为很多维度的独热矢量，而是将数据表示为低维度普通矢量，其中每个单元格可以包含任意数字，而不仅仅是 0 或 1。通过使每个单元格能够包含更丰富的数字，嵌入列包含的单元格数量远远少于指标列。

每个嵌入向量的维度是怎么确定的呢？嵌入矢量中的值如何神奇地得到分配呢？

1、设定词汇表单词个数为 1 万。如果选用指标列，则每个单词的取值为 1 万维，采取嵌入列，每个单词的维度仅为 10，这相比 one-hot 编码绝对是低维度了，维度取值一般经验公式是单词个数的4次方根。

2、初始时，将随机数字放入嵌入向量中，分配值在训练期间进行，嵌入矢量从训练数据中学习了类别之间的新关系。

TensorFlow 中通过调用 tf.feature_column.embedding_column 创建嵌入列，

categorical_column = ...

embedding_column = tf.feature_column.embedding_column(

    categorical_column=categorical_column, dimension=dimension)

最后，以一个展示指标列和嵌入列的区别实例作为结尾，

关于TensorFlow 中的指标列与嵌入列如何理解就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。