模型 Embedding 初始化方法详解

对模型中的一个 Embedding 进行初始化的方法有以下几种：

1. 随机初始化：使用随机数对 Embedding 进行初始化。这种方法适用于没有先验知识的情况下，但可能会导致模型的训练不稳定。

2. 预训练初始化：使用预训练的 Embedding 来初始化。这种方法适用于有大量的文本数据可用，并且预训练的 Embedding 与模型任务相关联的情况。

3. 基于规则的初始化：使用特定规则对 Embedding 进行初始化，例如使用词频或词义相似度等。这种方法适用于特定领域的任务，例如医学或法律领域。

4. Fine-tuning 初始化：使用已经经过训练的模型的 Embedding 来初始化。这种方法适用于需要在已有模型的基础上进行微调的情况。

5. 零初始化：将所有的 Embedding 初始化为零。这种方法适用于简单的任务或在训练数据很少的情况下，但可能会导致模型的欠拟合。