output_dim=16は、どれくらいの次元がいいの？
output_dimは埋め込みベクトルの次元数を指定します。埋め込みベクトルの次元数は、モデルの性能や学習速度に影響を与える重要なハイパーパラメータです。
適切な埋め込みベクトルの次元数は、特定のタスクやデータに依存しますが、一般的には次のようなガイドラインがあります：
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データセットのサイズに応じて調整する：小さなデータセットの場合、埋め込みベクトルの次元数も小さくすることが一般的です。大きなデータセットでは、より高次元の埋め込みベクトルが有効である場合があります。
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タスクの複雑さに応じて調整する：タスクが複雑である場合、より高次元の埋め込みベクトルが有効であることがあります。一般的な自然言語処理タスクでは、埋め込みベクトルの次元数を数百から数千に設定することが一般的です。
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モデルの容量とのバランスを考慮する：埋め込みベクトルの次元数は、モデルの容量とバランスをとる必要があります。次元数が小さすぎると情報の損失が発生し、モデルの表現能力が制限される可能性があります。一方、次元数が大きすぎると、モデルが過剰に複雑になり、過学習のリスクが高まります。
具体的なタスクやデータに応じて、適切な埋め込みベクトルの次元数を選択する必要があります。一般的な推奨事項はありますが、最適な次元数は実験によって見つける必要があります。