Keras 嵌入层遮罩。为什么 input_dim 需要是 |vocabulary| + 2？答案

【问题标题】：Keras embedding layer masking. Why does input_dim need to be |vocabulary| + 2?Keras 嵌入层遮罩。为什么 input_dim 需要是 |vocabulary| + 2？
【发布时间】：2017-08-30 21:01:32
【问题描述】：

在Embeddinghttps://keras.io/layers/embeddings/ 的 Keras 文档中，对 mask_zero 的解释是

mask_zero：输入值 0 是否是一个特殊的“填充”值，应该被屏蔽掉。这在使用可能采用可变长度输入的循环层时很有用。如果这是 True 则模型中的所有后续层都需要支持屏蔽，否则将引发异常。如果将 mask_zero 设置为 True，则索引 0 不能在词汇表中使用（input_dim 应该等于 |vocabulary| + 2）。

为什么 input_dim 需要 2 + 词汇表中的单词数？假设 0 被屏蔽并且不能使用，不应该只是 1 + 字数吗？另一个额外的条目是做什么用的？

【问题讨论】：

文档已更新。如果mask_zero:True，则input_dim 等于特殊零掩码的词汇数量+1

标签： python nlp deep-learning keras keras-layer

【解决方案1】：

因为 input_dim 已经是词汇表的 +1，所以你只需为 0 添加另一个 +1 并获得 +2。

input_dim: int > 0. 词汇表的大小，即。 1 + 最大整数输入数据中出现的索引。

【讨论】：

那么问题是什么“input_dim 已经是词汇的 +1”

【解决方案2】：

我相信那里的文档有点误导。在正常情况下，您将n 输入数据索引[0, 1, 2, ..., n-1] 映射到向量，因此您的input_dim 应该与您拥有的元素一样多

input_dim = len(vocabulary_indices)

一种等效的（但有点令人困惑）的说法，以及文档的做法，就是说

1 + 输入数据中出现的最大整数索引。

input_dim = max(vocabulary_indices) + 1

如果启用屏蔽，值 0 的处理方式不同，因此您将 n 索引加一：[0, 1, 2, ..., n-1, n]，因此您需要

input_dim = len(vocabulary_indices) + 1

或者

input_dim = max(vocabulary_indices) + 2

正如他们所说，这里的文档变得特别令人困惑

（input_dim 应该等于|vocabulary| + 2）

我会将|x| 解释为集合的基数（相当于len(x)），但作者似乎是这个意思

2 + 输入数据中出现的最大整数索引。

【讨论】：

我明白了。这就说得通了。感谢您的详尽回答！我想知道我们是否可以为 Keras 文档提交拉取请求以减少误导。
@NilsWerner 那么在这个例子中，max(vocabulary_indices) 是不同单词的数量，还是数据集中的总单词数？即，如果vocabulary_indexes=[1,2,...i,i,...,n-1,n] 是input_dim=n+1，因为n 是max(vocabulary_indexes)，或者是input_dim=n+2，因为i 在vocabulary_indexes 中出现两次，所以input_dim=len(vocabulary_indices)+1=(n+1)+1=n+2？