A Sensitivity Analysis of Convolutional Neural Networks for Sentence Classification之每日一篇

论文Convolutional neural networks for sentence classification，这篇文章已经介绍过了，它介绍了如何使用CNN做句子分类（文本分类）；而本文主要介绍了用CNN做句子分类的时的一些经验，如何调节超参。

超参数包括：词向量，Region size大小，feature map的数量，**函，pooling，正则化的影响。

模型图：

词向量：

词向量的表示形式主要有两种。1：one-hot表示；2：Distribution Representation。

one-hot不多说了，得到的是稀疏高维的向量。

Distribution Representation有两种训练方法：一种是word2vec，另一种是Glove。有实验表明这两种效果差不多，但是

个人感觉Glove效果应该更好些才对。

Region Size

对不同的数据，都有不同的最优Region Size,我们往往会组合不同size的Region来进行融合，而且经验表明，组合的size跟最优size的越接近，最终的效果往往会更好。而且并不是说，一定要所有的size都是要最优size。 

所以刚开始，我们可以只用一个filter，调节Region Size来比对各自的效果，来看看那种size有最好的表现，然后在这个范围在调节不同Region的匹配。

feature map数量

在论文中作者提到Feature Map的数量一旦超过600，效果就会变得不好。作者的建议是Feature Map的数量控制在100-600

**函数

比对了多种不同的**函数，最终的结论是Relu函数，tanh函数，以及不加任何**函数的表达都是不错的。

Pooling方法

1-max pooling方法效果比较好，作者推荐这种方法。

Regularization

dropout在0-0.5时的效果比较好。

l2 norm 对性能没有帮助，但是比较耗时，所以不建议使用。