用于文本分类的卷积神经网络 (CNN)

convolutional neural network (CNN) for text classification

我正在使用 CNN 进行文本分类，在我的模型中，在展平层之后我直接使用了输出层，而没有使用密集层。那是正确的还是必须使用致密层？

举个例子：

model.add(Conv1D(filters=100, kernel_size=2,,padding='same' ,activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

通常，您不必使用密集层。但是，由于卷积的输出确实包含一些空间信息，因此使用一个可能有意义。

我假设您已经了解卷积的工作原理。在那种情况下，想象一下句子中某个位置的激活对于分类的最终结果意味着什么。

甚至还有端到端 CNN，例如 GoogleNet，它（顾名思义）也没有完全连接的层。