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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。
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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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标签

Squeeze-and-Excitation卷积神经网络 卷积 句子分类 注意权重 特征图 神经网络 通道注意机制
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