我可以在 Keras 密集层上使用 3D 输入吗？
Can I use a 3D input on a Keras Dense Layer?
作为练习，我只需要使用密集层来执行文本分类。我想利用词嵌入，问题是数据集是 3D（样本、句子词、嵌入维度）。我可以将 3D 数据集输入到密集层吗？
谢谢
如 the keras documentation 中所述，您可以使用 3D（或更高等级）数据作为密集层的输入，但输入会先变平：
Note: if the input to the layer has a rank greater than 2, then it is flattened prior to the initial dot product with kernel.
这意味着如果您的输入具有 (batch_size, sequence_length, dim) 的形状，那么致密层将首先将您的数据展平为 (batch_size * sequence_length, dim) 的形状，然后像往常一样应用致密层。输出的形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_units)。这实际上与应用内核大小为 1 的 Conv1D 层相同，使用 Conv1D 层而不是 Dense 层可能更明确。
作为练习，我只需要使用密集层来执行文本分类。我想利用词嵌入，问题是数据集是 3D（样本、句子词、嵌入维度）。我可以将 3D 数据集输入到密集层吗？
谢谢
如 the keras documentation 中所述，您可以使用 3D（或更高等级）数据作为密集层的输入，但输入会先变平：
Note: if the input to the layer has a rank greater than 2, then it is flattened prior to the initial dot product with kernel.
这意味着如果您的输入具有 (batch_size, sequence_length, dim) 的形状，那么致密层将首先将您的数据展平为 (batch_size * sequence_length, dim) 的形状，然后像往常一样应用致密层。输出的形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_units)。这实际上与应用内核大小为 1 的 Conv1D 层相同，使用 Conv1D 层而不是 Dense 层可能更明确。