要确定嵌入维度是否适合某项任务，首先应使用与问题相关的指标（例如准确率、F1 分数，或检索任务中的余弦相似度等特定于任务的度量标准）评估模型在验证数据上的性能。如果随着维度的增加，性能趋于平稳或下降，则当前的维度可能已经足够，甚至过高。例如，在自然语言处理中，300 维的嵌入可能在语义相似性任务中表现良好，但增加更多维度可能会引入噪声而没有带来显著提升。反之，如果模型出现欠拟合——例如在分类任务中无法区分不同的类别——则嵌入可能过小，不足以捕获必要的模式。像降维可视化工具（如 t-SNE 或 UMAP）也能提供帮助：如果在降维空间中相似数据点的聚类过度重叠，可能表明原始嵌入缺乏区分能力，暗示需要更高的维度。
使用 PCA 等技术降低维度可以提高计算效率并减少过拟合，尤其是在处理有限数据或高维嵌入时。例如，在图像处理中，通过 PCA 将 RGB 像素数据从 768 维降低到 100 维，可以在保留大部分方差的同时加快训练速度。然而，过度降维可能会丢失关键信息。如果 PCA 移除了编码了微妙但重要特征的维度（例如医学图像中的纹理或自然语言处理中的罕见词汇上下文），准确率可能会下降。影响取决于保留了多少方差：保留 95% 的方差可能会维持性能，但降至 80% 则可能损害性能。在验证集上测试不同的保留水平是关键。例如，将 512 维的 BERT 嵌入降至 64 维，可能对于简单的文本分类任务保留了足够的语义信息，但对于情感分析等细微差别任务则可能失败。
性能和准确性之间的权衡取决于任务的复杂性和数据特性。在推荐系统中，通过 PCA 降低用户/物品嵌入的维度可能会加快最近邻搜索的速度，但会模糊细粒度的偏好，导致推荐的个性化程度降低。同样，在异常检测中，过度降维的嵌入可能会遗漏识别异常所需的关键罕见模式。一种实用的方法是迭代测试：使用原始嵌入和降维后的嵌入训练模型，比较指标，并分析计算成本。例如，一个 256 维的嵌入降到 64 维后，推理时间可能减少 60%，但准确率降低 5%——这在延迟敏感的应用中可能是值得的权衡。始终使用特定领域的基准进行验证：如果 PCA 保留了任务关键的方差，它可以在不显著损失准确率的情况下提高效率。