文本分类问题不需要ResNet？小夕解析DPCNN设计原理（上）

历史回顾 回顾一下图像和文本的发展史，似乎这就是一场你追我赶的游戏。在上一阶段的斗争中，朴素贝叶斯、最大熵、条件随机场这些理论完备的统计机器学习模型使得文本分类、中文分词、NER等诸多自然语言处理问题取得了差强人意（释义：基本使人满意。顺带嘲讽一波误用该词的媒体们(￣∇￣)）的性能，而这些理论完备的模型却在图像分类这种基本的计算机视觉问题上都严重碰壁。   如今深度学习，或者具体点说卷积神经网络（

>>阅读原文<<