CNN特征提取器有什么需要注意的缺点？

限时交作业 2022-02-16 10:51:16

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weixin_38498942 2022-02-17
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1：远距离特征提取能力比较差：可以通过增加卷积层数或者采用Dilated卷积法进行改进
2：位置信息可能被破坏：RNN和CNN实际上天然地保留了文本的位置信息，但是CNN中的池化层(Max pooling)却可能会破坏了原本的位置信息。这个问题可以使用Skip Connection（残差网络）来辅助优化，相当于把位置信息直接传递给下游。

python实现cnn特征提取_FPN: 一种高效的CNN特征提取方法
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CNN, RNN, Transformer关于特征提取的对比分析
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python实现cnn特征提取_使用PyTorch提取CNNs图像特征
目录简要介绍PyTorch、张量和NumPy为什么选择卷积神经网络(CNNs)?识别服装问题使用PyTorch实现CNNs1.简要介绍PyTorch、张量和NumPy让我们快速回顾一下第一篇文章中涉及的内容。我们讨论了PyTorch和张量的基础知识，还讨论了PyTorch与NumPy的相似之处。PyTorch是一个基于python的库，提供了以下功能:用于创建可序列化和可优化模型的TorchScr...
自然语言处理(NLP)-特征提取器(Feature Extractors)：CNN、RNN/LSTM、Transformer
自然语言处理(NLP)-特征提取器：CNN、RNN/LSTM、Transformer
【全面了解自然语言处理三大特征提取器】RNN（LSTM）、transformer（注意力机制）、CNN
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中一个重要的分支，它的目的是让计算机能够理解和处理人类语言，而特征提取是让计算机理解和处理人类语言时必不可少的过程，除了数据的因素，（引自下面本文从具体介绍一下这三个主要的特征提取器。
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