嵌入可视化是将高维嵌入（捕获数据中语义关系的数字向量）表示在低维空间（如 2D 或 3D）中，使其模式可解释的过程。嵌入通常由机器学习模型生成，例如文本的 word2vec 或图像的神经网络，并且可以具有数百或数千个维度。 可视化技术降低了这种复杂性，允许开发人员检查模型如何组织数据。例如，在自然语言处理中，具有相似含义的单词可能会在可视化空间中聚集在一起，而不相关的单词会显得更远。 诸如 t-SNE、PCA 或 UMAP 之类的工具通常用于将嵌入压缩为可绘制的坐标，同时保留点之间的相对距离。
为了实现嵌入可视化，开发人员通常首先从训练好的模型中提取嵌入。 例如，用于图像分类的神经网络可能会输出一个 512 维的向量来表示每个图像。 然后将这些向量输入到降维算法中。 PCA（主成分分析）是一种线性方法，可将数据投影到最大方差的轴上，而 t-SNE（t 分布随机邻域嵌入）则侧重于保留局部相似性，通常会显示更紧密的聚类。 UMAP（统一流形逼近和投影）更有效地平衡了局部和全局结构。 减少后，可以使用 Matplotlib 或 Plotly 等库绘制结果。 诸如 TensorBoard 的 Embedding Projector 之类的工具提供了交互式界面来探索嵌入，调整参数或通过标签对点进行颜色编码（例如，基于狗与猫的图像的嵌入对它们进行分类）。
一个实际的用例是调试模型对数据的理解。 假设推荐系统的用户嵌入在可视化时未显示按年龄或兴趣进行的清晰分组，这可能表明特征学习效果不佳。 相反，如果电影的嵌入按流派进行聚类而没有明确的标签，则可以验证模型捕获潜在特征的能力。 可视化还有助于识别异常值。例如，标记错误的图像可能会出现在意外的集群中。 但是，开发人员应谨慎：由于超参数（例如，困惑度），诸如 t-SNE 之类的技术可能会产生误导性的伪像。 始终使用定量指标进行交叉检查。 嵌入可视化是一种诊断工具，而不是一种独立的评估方法，但它弥合了抽象向量和可操作的见解之间的鸿沟。