Keras /機器學習：平坦化輸入數據與具有更高維度輸入的優點和缺點？

Question

我正在訓練一個將兩個300d單詞向量作爲輸入的模型。我原本計劃提供一個600d矢量作爲輸入數據。

不過，我注意到了Keras數據集頁面上：http://keras.io/datasets/

他們使用高維輸入數據，而不是扁平的輸入。例如，它們代表尺寸爲32×32的RBG圖像：（3，32，32）

我應該輸入（2,300）還是輸入（1,600）？有關係嗎？

Answer 1

當且僅當您的模型是空間模型時，它才重要。典型的例子涉及卷積神經網絡。否則 - 如果不使用基於空間的模塊 - 數據將在內部以任何方式展平。