HashedCrossing 层

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HashedCrossing

keras.layers.HashedCrossing(
    num_bins, output_mode="int", sparse=False, name=None, dtype=None, **kwargs
)

一个使用“哈希技巧”对特征进行交叉的预处理层。

此层使用“哈希技巧”对分类特征进行交叉。从概念上讲,这个转换可以被认为是:hash(concatenate(features)) % num_bins

此层目前仅对标量输入和标量输入的批次执行交叉。有效的输入形状包括 (batch_size, 1)(batch_size,)()

注意:此层封装了 tf.keras.layers.HashedCrossing。除了 TensorFlow 后端外,它不能作为模型编译计算图的一部分使用。但是,在使用任何后端进行急切执行时,它都可以使用。它也可以始终作为任何后端输入预处理流水线的一部分使用(在模型本身之外),这也是我们推荐的使用方式。

注意:此层可以在 tf.data 流水线中安全使用(无论您使用哪个后端)。

参数

  • num_bins: 哈希桶的数量。
  • output_mode: 层输出的指定方式。取值可以是 "int""one_hot",配置如下:
    • "int": 直接返回整数桶索引。
    • "one_hot": 将输入中的每个独立元素编码为一个与 num_bins 大小相同的数组,输入元素对应的桶索引位置为 1。默认为 "int"
  • sparse: 布尔值。仅适用于 "one_hot" 模式,并且仅在使用 TensorFlow 后端时有效。如果为 True,则返回 SparseTensor 而不是密集 Tensor。默认为 False
  • **kwargs: 用于构造层的关键字参数。

示例

交叉两个标量特征。

>>> layer = keras.layers.HashedCrossing(
...     num_bins=5)
>>> feat1 = np.array(['A', 'B', 'A', 'B', 'A'])
>>> feat2 = np.array([101, 101, 101, 102, 102])
>>> layer((feat1, feat2))
array([1, 4, 1, 1, 3])

交叉并进行独热编码两个标量特征。

>>> layer = keras.layers.HashedCrossing(
...     num_bins=5, output_mode='one_hot')
>>> feat1 = np.array(['A', 'B', 'A', 'B', 'A'])
>>> feat2 = np.array([101, 101, 101, 102, 102])
>>> layer((feat1, feat2))
array([[0., 1., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 1.],
        [0., 1., 0., 0., 0.],
        [0., 1., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 1., 0.]], dtype=float32)