CRCNN PCNN

article/2025/7/20 10:08:57

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论文阅读前期准备

前期知识储备

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学习目标

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论文导读

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论文研究背景、成果及意义

回顾
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Bootstrapping
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远程监督
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多示例学习
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分类损失函数
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加权softmax损失函数应用的场景是类别的不平衡，类别不平衡的解决方案：正采样和负采样的方式、在损失函数上，对于类别数比较少的权重进行提高。
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问题的提出
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研究成果
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历史意义
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论文泛读

论文结构

CRCNN
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PCNN
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摘要

CRCNN
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PCNN
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论文精读

CRCNN模型

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论文网络结构：

  • 位置特征
  • 词特征
  • 卷积+最大池化

CRCNN损失函数：

  • Rankloss最大化负样本边界
  • 对于other类特殊处理：loss设置为0
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    CRCNN实验
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PCNN模型

网络结构
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Piecewise max pooling
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dropout
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多示例学习
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PCNN实验
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与其他方法相比，Piecewise Max Pooling + Multi-instance Learning可以得到更好的结果：
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论文总结

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