术语特征嵌入似乎是特征提取、特征学习等的同义词。即嵌入/降维的一种形式（需要注意的是，目标可能不是低维表示，而是等维表示，但更有意义地表达）：

特征嵌入是一个新兴的研究领域，旨在将特征从原始空间转换为新空间以支持有效学习。

• 用于监督、无监督和在线学习任务的广义特征嵌入(2019)

特征嵌入旨在为每个实例学习低维向量表示，以保留其特征中的信息。

• 大规模异构特征嵌入(2019)

特征嵌入基本上是任何可以作为给定对象的隐藏表示的东西。

在图像的情况下，构建了一个 CNN 架构来创建这种隐藏表示。通常，瓶颈层的结果被展平（有时，通过添加一个更密集的层转换为更低维空间）并用作特征嵌入。