Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har nyligen uppnått anmärkningsvärt starka resultat när det gäller den praktiskt taget viktiga uppgiften med straffklassificering (Kim, 2014; Kalchbrenner m.fl., 2014; Johnson och Zhang, 2014). Dessa modeller kräver dock att utövare specificerar en exakt modellarkitektur och ställer in åtföljande hyperparametrar, inklusive filterregionens storlek, legaliseringsparametrar, och så vidare. Det är för närvarande okänt hur känslig modellens prestanda är för ändringar i dessa konfigurationer för uppgiften meningsklassificering. På så sätt genomför vi en känslighetsanalys av CNN i ett lager för att undersöka arkitekturkomponenternas effekt på modellens prestanda; vårt mål är att skilja mellan viktiga och jämförelsevis inkonsekventa designbeslut för meningsklassificering. Vi fokuserar på enskikts CNN (till undantag för mer komplexa modeller) på grund av deras komparativa enkelhet och starka empiriska prestanda, vilket gör det till en modern standard baslinjemetod som liknar Support Vector Machine (SVMs) och logistisk regression. Vi får praktiska råd från våra omfattande empiriska resultat för dem som är intresserade av att få ut det mesta av CNN:er för straffklassificering i verkliga världen.
REF genomförde en känslighetsanalys av CNN i ett lager för att undersöka arkitekturkomponenternas inverkan på modellens prestanda.
A Sensitivity Analysis of (and Practitioners' Guide to) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}