SECNN:用于句子分类的挤压和激活卷积神经网络
我们提出了一种用于句子分类的Squeeze-and-Excitation卷积神经网络(SECNN),通过多个CNN的特征图作为句子表示的不同通道,并结合通道注意机制(SE attention mechanism)学习不同通道特征的注意权重,实现了先进的句子分类性能。
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。
我们提出了一种用于句子分类的Squeeze-and-Excitation卷积神经网络(SECNN),通过多个CNN的特征图作为句子表示的不同通道,并结合通道注意机制(SE attention mechanism)学习不同通道特征的注意权重,实现了先进的句子分类性能。