1D CNN 是否使用来自嵌入层的权重？

编程问答 2022-05-14

问题描述

我正在构建一个 CNN-BILSTM 模型。我有一个用 Word2Vec 训练的词向量矩阵。然后，在模型中， 我将词向量矩阵传递给嵌入层的权重。 1D CNN（第二层）是使用这个权重还是初始化新的权重？

    model = Sequential([
        Embedding(len(embeddings.vocab),output_dim = output_dim,input_length = test_X.shape[1],weights=[embeddings_matrix],trainable=False),Dropout(0.25),Conv1D(filters=128,kernel_size=5,padding='valid',activation='relu',strides=1),MaxPooling1D(pool_size=2),Conv1D(filters=64,Bidirectional(LSTM(64,recurrent_dropout=0.1,dropout=0.1)),Dense(1,activation='sigmoid')
    ])

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）

conv-neural-networkpythontensorflowtensorflowtensorflowword2vec