neural-network - 字符级 CNN - 1D 或 2D

Question

我想在 Pytorch 中实现一个字符级的 CNN。

我的输入有4 个维度：

(batch_size, seq_length, padded_character_length, embedding_dim)

我想知道是否应该合并两个维度并使用Conv1D-layer 或者Conv2D在现有维度上使用 -layer。

鉴于输入的尺寸在技术上都可以正常工作，我也看到了这两个版本的实现。所以我想知道更喜欢哪种方法。

这两种方法中的一种是否比另一种具有特别的优势？

标签： neural-networkdeep-learningnlpconv-neural-networkpytorch

Answer 1

没有什么比 Conv1D 和 Conv2D 最好的了。

一般Conv1D用于文本数据，Conv2D用于图像数据。

考虑到您将实现字符级 CNN，使用 Conv1D 更有意义。