稀疏特征向量的特点
- 高维性:稀疏特征向量有很多维度,但大多数维度上的值为零。
- 稀疏性:向量中只有少数几个维度上有非零值。
深度学习模型的特点
- 密集连接:深度学习模型中的神经元通常与前一层的所有神经元相连。
- 权重共享:某些模型(如卷积神经网络)在不同位置共享权重。
深度学习模型处理稀疏特征向量的挑战
- 计算效率低下:大量的零值导致计算资源的浪费。
- 模型复杂度过高:高维性可能导致模型过于复杂,难以训练。
- 信息丢失:稀疏性可能导致模型难以学习到足够的信息。
解决方案
- 特征降维:使用 PCA 等方法减少特征向量的维度。
- 特征嵌入:使用 Embedding 技术将稀疏特征向量转换为低维稠密向量。
- 特定架构:使用专门为稀疏数据设计的深度学习架构。