文本分类论文及pytorch版复现(三):VDCNN

Very Deep Convolutional Networks for Text Classification

1、模型

 

2、代码

import torch
import torch.nn.functional as F
from torch import nn


# char-level
# embedding_dim=16, SGD, mini-batch=128, init_lr=0.01, momentum=0.9
# init_conv=He et al.,2015, use temporal batch norm without dropout.
# 29 conv layers is best.
# MaxPooling is better than KMaxPooling and Conv

class VDCNN(nn.Module):

    def __init__(self):
        super(VDCNN, self).__init__()
        num_embeddings = 5031 + 1
     
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