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cnn 分类分析,基于cnn的文本分类

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监督的方法基于具有强监督信息的细粒度图像分类模型 。为了获得更好的分类 ， 除了图像的类别标签之外 ， 在模型训练期间还使用了附加的手动注释信息 ， 例如对象边界框和零件注释，洛希洛夫提出了cosineannealingstrategy 。
1、【自然语言处理】CNN在NLP文本 分类任务上的经典之作——TextCNN全文链接:用于句子分类的卷积神经网络学术模型2012年，在深度学习和卷积神经网络成为图像任务的明星之后 ， 2014年，TextCNN在全球诞生 ， 成为CNN关于NLP texts 分类 tasks的经典作品 。TextCNN的目的是将CNN在图像领域的成果复制到自然语言处理的NLP任务中 。
当时就挑战了文分类SVM老大的地位 。虽然当时TextCNN模型的效果并没有完全超过SVM ， 但是CNN的热潮让TextCNN受到了极大的追捧，成为了NLP Text 分类 task的经典模型 。首先，论文在摘要中指出，本文报道了卷积神经网络(CNN)的一系列实验，这些实验基于预先训练好的词向量，用于句子级分类 task 。
2、CNN——全连接层dense/FC根据特征组合分类大大降低特征位置对-1的影响/全连接层滤镜的作用相当于喵在哪里 。我不在乎我只是喵了一声 ， 所以我让过滤器找到了这个喵，就是把featuremap整合成一个值 。这个值大 。如果喵的值很小 ， 那么喵在哪里可能并不重要 。是否有红色神经元，说明这个特征已经被同层的其他神经元发现(激活)，或者猫的特征不明显，或者没有发现 。当我们把这些发现的特征结合在一起，我们发现这只猫是可以的 。我觉得这是一只猫，是我们之前学过的神经网络中最常见的一层，也就是一排神经元 。
3、论文解读:细粒度 分类---SCDA、RA-CNN【cnn 分类分析,基于cnn的文本分类】我们在路边看到了那只可爱的狗，但不知道是什么品种的狗 。在路边看到一朵野花却不知道它的名字，吃了一种瓜，却不知道它是甜瓜还是哈密瓜，分不清细粒度的图像分析任务与一般图像任务相比的区别和难度在于图像所属类别的粒度更细 。细粒度分类目前的应用场景非常广泛 ， 目前的网络多分为监督式和半监督式 。监督的方法基于具有强监督信息的细粒度图像分类模型 。为了获得更好的分类，除了图像的类别标签之外 ， 在模型训练期间还使用了附加的手动注释信息，例如对象边界框和零件注释 。

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