埋め込みレイヤのためのKeras - 入力シェイプ

Question

私は、以下のようなレイヤーでKerasに畳み込みオートエンコーダーを実装しようとしています。私のデータは1108行と29430列です。

ただし、ValueError: Error when checking input: expected embedding_1_input to have shape (None, 11900) but got array with shape (1108, 29430)というエラーが表示されます。最初のレイヤーがデータのサイズではなく、（None、maxlen）を期待するのはなぜですか？

私も自分のモデルの要約が含まれます：

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Layer (type)     Output Shape    Param # 
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embedding_1 (Embedding)  (None, 11900, 60)   714000  
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dropout_1 (Dropout)   (None, 11900, 60)   0   
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conv1d_1 (Conv1D)   (None, 11898, 70)   12670  
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max_pooling1d_1 (MaxPooling1 (None, 5949, 70)   0   
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conv1d_2 (Conv1D)   (None, 5947, 70)   14770  
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up_sampling1d_1 (UpSampling1 (None, 11894, 70)   0   
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Total params: 741,440 
Trainable params: 741,440 
Non-trainable params: 0 
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Answer 1

Iは次のように埋め込み層にinput_shapeフィールドを追加することによって、この特定のエラーを修正：

m.add(Embedding(features, embedding_dims, input_length=maxlen, input_shape=(features,))) 

featuresフィーチャ（29430）の数です。

Answer 2

あなたはこの形式にデータを再構築する必要がありますので、埋め込み層へのご入力は（N）、次元のいずれかでなければなりません。あなたがinput_lengthに渡したものは、nサイズに一致する必要があります。