embedding_dim=16
model = keras.Sequential([
layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=maxlen),
layers.GlobalAveragePooling1D(),
layers.Dense(16, activation='relu'),
layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
GlobalAveragePooling1D: return a fixed-length output vector for each example by averaging over the steps dimension. This allows the model to handle input of variable length, in the simplest way possible.
Embedding输出的文本数据batch_size * max_len * embedding_size的合并 -> 全局平均池化操作GlobalAveragePooling1D：
输入数据：(batch-size, steps, features)。是经过embedding层的稠密矩阵，steps是文本中tokens的个数（变长），features是embedding-dim的维度。
输出数据：(batch-size, features)。对于每一个feature map即一条文本语句的embedding矩阵，按照steps方向求平均，embedding矩阵被池化为embedding-dim维度的向量，来表示本条文本语句。
优点：解决本文语句的变长问题
缺点：
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信息损失，由于是均值降维且padding噪音稀释数据。
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无效计算过多，由于padding。
解决方法：循环神经网络RNN