是的，嵌入会过拟合。当模型学习到训练数据中特有的模式，而这些模式无法泛化到未见数据时，就会发生过拟合。嵌入是词语或类别等离散输入的向量表示，在训练过程中学习得到，并且可以吸收训练集中的噪声或特殊性。例如，如果文本分类模型在小型数据集上进行训练，其词嵌入可能会编码训练文本中罕见或不相关的关联，从而损害在新数据上的性能。当嵌入维度相对于数据集大小过大时，这种情况尤其可能发生，这使得模型能够“记忆”而不是泛化。
一个具体的例子是为产品评论训练嵌入。假设一个模型将“battery”（电池）这个词与负面情绪关联起来，因为训练数据包含许多关于特定缺陷产品的投诉。如果嵌入发生过拟合，模型在生产环境中可能会错误地将“battery life is amazing”（电池续航非常棒）分类为负面，即使“amazing”是正面的。同样，在协同过滤（例如，推荐系统）中，用户/物品嵌入可能会对训练数据中的噪声交互过拟合，导致对行为稀疏或非典型的用户给出糟糕的推荐。当嵌入在没有正则化或有限数据的情况下进行训练时，过拟合更容易发生。
为了减轻嵌入中的过拟合，开发者可以应用维度降低、正则化或使用预训练嵌入等技术。例如，减小嵌入尺寸会迫使模型压缩信息，从而抑制记忆。在嵌入层添加 dropout 或 L2 正则化也有助于缓解过拟合。此外，使用预训练向量（例如文本的 GloVe）初始化嵌入并少量微调可以利用更广泛的语言模式，同时减少对小型训练集的依赖。在训练过程中监控验证性能至关重要——如果训练损失持续改善而验证准确率停滞或下降，则表明嵌入（或模型）正在过拟合。