TextCNN(三)DPCNN 模型&代码&实验 一、摘要 本文基于《Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Text Categorization》论文,详细介绍了DPCNN模型中各个组件的细节与代码实现,同时还将之与TextCNN进行了性能与指标对比。从图表对比中可以知道,DPCNN效果略优于TextCNN,同时训练速度远快于TextCNN。 二、模型 腾讯AI...
同时DPCNN 的底层貌似保持了跟 TextCNN 一样的结构,这里作者将 TextCNN 的包含多尺寸卷积滤波器的卷积层的卷积结果称之为 Region embedding,意思就是对一个文本区域/片段(比如3gram)进行一组卷积操作后生成的embedding。 另外,作者为了进一步提高性能,还使用了tv-embedding (two-views embedding)进一步提高 DPCNN 的 ...
同时DPCNN的底层貌似保持了跟TextCNN一样的结构,这里作者将TextCNN的包含多尺寸卷积滤波器的卷积层的卷积结果称之为Region embedding,意思就是对一个文本区域/片段(比如3gram)进行一组卷积操作后生成的embedding。 另外,作者为了进一步提高性能,还使用了tv-embedding (two-views embedding)进一步提高DPCNN的accuracy。 上...
同时DPCNN的底层貌似保持了跟TextCNN一样的结构,这里作者将TextCNN的包含多尺寸卷积滤波器的卷积层的卷积结果称之为Region embedding,意思就是对一个文本区域/片段(比如3gram)进行一组卷积操作后生成的embedding。 另外,作者为了进一步提高性能,还使用了tv-embedding (two-views embedding)进一步提高DPCNN的accuracy。 上...
用Keras实现DPCNN网络 这里参考了一下kaggle的代码,模型一共用了七层,模型的参数与论文不太相同。这里滤波器通道个数为64(论文中为256),具体的参数可以参考下面的代码,部分我写了注释。 def CNN(x): block = Conv1D(filter_nr, kernel_size=filter_size, padding=same, activation=linear, ...
论文中提出了一种基于 word-level 级别的网络-DPCNN,由于 TextCNN 不能通过卷积获得文本的长距离依赖关系,而论文中 DPCNN 通过不断加深网络,可以抽取长距离的文本依赖关系。 实验证明在不增加太多计算成本的情况下,增加网络深度就可以获得最佳的准确率。 ...