如果我有来自两个深度学习模型的两个特征向量（第一个是 1280，第二个是 1050），哪种方法可以更好地减少这些向量的维度？特征选择还是降维？
特征选择和降维之间的选择取决于问题的具体背景。
特征选择：此方法是选择原始特征的子集。优点是所选特征保持其原始含义，这有利于可解释性。但是，如果深度学习模型中的两个特征向量高度相关或包含冗余信息，则特征选择可能不是最好的方法。
降维：主成分分析（PCA）或t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）等技术将原始高维数据转换为低维空间。这些方法可以处理相关特征，有时可以通过消除数据中的噪声和冗余来提高机器学习模型的性能。然而，转换后的特征通常会失去其原始的可解释性。
就您而言，由于您正在处理深度学习模型的特征，因此这些特征一开始可能不容易解释。因此，降维可能是一个不错的选择。但请记住，尝试不同的方法并选择最适合您的特定用例的方法总是一个好主意。