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SECNN：用于句子分类的挤压和激活卷积神经网络
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 提出了一种用于句子分类的Squeeze-and-Excitation卷积神经网络（SECNN）
- SECNN利用多个CNN的特征图作为句子表示的不同通道
- 结合通道注意机制（SE attention mechanism）学习不同通道特征的注意权重
- 实现了在句子分类任务上先进的性能
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