我按照此site给出的教程，详细介绍了如何使用CNN对电影数据集进行文本分类。它利用电影评论数据集来查找预测的正面和负面评论。
我的问题是，有没有办法从模型中找到最重要的学习功能？ Tensorflow / Theano对此有任何支持吗？
谢谢！
答案 0 :(得分：1)
警告：如果您可以将分类追溯到特定的输入功能，那么CNN很可能是您的应用程序的错误ML范例。大多数文本处理使用RNN，词袋，二元组和其他简单的线性组合。
CNN的结构通常与识别个别特征的重要性相对立。由于各种非线性层，很难将任何一个特征选为重要的;相反，输入的组合形成小的推理结构，然后卷积形成更复杂的结构，直到最终输出由一系列邻居关系，截止，汇集和其他项目驱动。
这就是为什么反向传播对于运行CNN非常重要的原因：因果链确实不反向干净。否则，我们将过程简化为具有一个隐藏层的简单线性NN。
如果您想分析正在发生的事情，请尝试可视化您的中间层。有各种模块可以帮助解决这个问题;例如，尝试搜索“+ theano + visualize + CNN -news”（最后一个是删除有线电视新闻网的高流量参考）。图像处理中有很多例子;在您尝试之前，我们不知道它对您的文本处理有多大帮助。