SECNN：用于句子分类的挤压和激活卷积神经网络
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。我们的研究工作提出了一种用于句子分类的 Squeeze-and-Excitation 卷积神经网络（SECNN），该网络利用多个 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，实现了在句子分类任务上先进的性能。
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。
