我在学习一门关于深度学习的课程，并使用Keras构建了一个模型。在数据预处理和对分类数据进行编码后，我得到了形状为(12500,)的数组作为模型的输入。这种输入使得模型训练过程变得缓慢且卡顿。有没有办法来减少输入的维度？

输入包括分类的地理坐标、天气信息、时间、距离，我试图预测两个地理坐标之间的旅行时间。

原始数据集有8个特征，其中5个是分类特征。我使用了一热编码来处理上述分类数据。地理坐标有6000个类别，天气有15个类别，时间有96个类别。编码后，所有数据一起形成了形状为(12500,)的数组作为模型的输入。

回答：

当类别数量很大时，一热编码变得非常低效。一个极端的例子是处理自然语言中的句子：在这种任务中，词汇表通常有10万甚至更多的词。显然，将一个10词的句子转换成[10, 100000]的矩阵，其中几乎都是零，这将浪费内存。

研究人员通常使用的是嵌入层，它学习一个分类特征的密集表示。在词语的情况下，这被称为词嵌入，例如word2vec。这种表示要小得多，大约是100维，使得网络的其余部分能够高效地处理100维的输入向量，而不是100000维的向量。

在Keras中，这是通过Embedding层实现的，我认为这对你的geo和time特征会非常有效，而其他特征可能仍然可以使用一热编码。这意味着你的模型不再是Sequential，而是有多个输入，其中一些通过嵌入层。主模型将使用学习到的表示的拼接进行回归推断。