tensorflow가 embedding_column을 어떻게 구현합니까?

Question

요즘 tensorflow의 wide_n_deep_tutorial을 배우고 있는데, 나는 tf.contrib.layers.embedding_column과 약간 혼동합니다. tensorflow가 어떻게 임베딩 컬럼을 구현하는지 궁금합니다.

예를 들어 치수가 1000 인 스파 스 입력이 있고 이것을 차원 10의 고밀도 피쳐에 포함하려고한다고 가정합니다. 1000 * 10 매개 변수로 완전히 연결된 네트워크를 유지하고 BP를 사용하여 매개 변수를 업데이트합니다 ? 아니면 1000 dim 벡터를 10 dim 벡터에 매핑하기 위해 FM과 같은 다른 기술을 사용합니까?

"합":

Answer 1

는 embedding_column 기능 3 결합기가 있습니다 을 정상화하지 않는다 "의미"L1 정상화를 "sqrtn"를 수행 L2 정상화을한다. more tf.embedding_lookup_sparse

FM을 사용하여 치수를 변조/변환하지 않았습니다.