文本分类：TextCNN
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一、模型
二、损失函数
一、模型
1、输入向量
是句子中第i个字的k维向量，如果句子有n个字，则句子的向量表示为n个字向量的拼接向量：
2、卷积层
使用长度为h个字符的过滤器f，f是一个非线性函数例如双曲正切tanh函数，获取卷积层特征：
卷积层向量为[c1,c2,c3,...,c(n-h+1)].
3、池化层
池化层的目的是获取过滤器的最重要特征：
4、分类
多分类任务采用softmax激活函数，获得输入变量在每个类别的概率值。
二、损失函数
分类问题通常采用交叉熵损失函数，计算两种概率分布差异，数值越小，预测的概率分布和真实概率分布差异越小。
二分类问题，交叉熵损失函数为：
多分类问题，交叉熵损失函数如下，其中k是种类数量，y是标签，如果类别是i，则yi=1，否则为0.
参考文献：
《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》
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