因此,在DPCNN中的下采样操作通过池化层和步幅为2的池化操作,降低特征图的尺寸,减少计算复杂度,并帮助模型学习到更全局的语义信息。 模型源代码: class DPCNN(nn.Module):def __init__(self, config):super( DPCNN, self).__init__()if config.embedding_pretrained is not None:self.embedding = nn.Embeddin...
本项目主要为针对DPCNN(Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Text Categorization)的论文复现以及基于知乎看山杯Inception的修改和复现,后者效果略优。 本项目基于Pytorch框架实现,但内部使用tensorboardX进行tensorboard支持。 项目所需非基础requirement列于requirements.txt中,可使用pip install -r requirements.txt命...
2. 论文动机 之前的实验已经证实单词级别的CNNs比字符级别的CNNs能更有效表达信息; 论文作者想为文本分类任务设计一个高效的深层单词级别的 CNNs 架构; 所以文章提出了一个DPCNN深层金字塔卷积神经网络,至于为什么叫深层金字塔以及这个模型有哪些优点会在接下来的模型结构分析中给出解释。
DPCNN模型中,为什么网络被深化了就能够有效地发现文本中的长距离关系? 在DPCNN(Deep Pyramid Convolutional Neural Network)模型中,通过加深网络的层数,可以有效地发现文本中的长距离关系。这是由于DPCNN中采用的"pyramid"结构所导致的。 在DPCNN中,"pyramid"结构通过多个层级的卷积操作和池化操作构建,形成了一种分层的结...