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卷積神經網絡等深度神經網絡憑借著其強大的表達能力、突出的分類性能，已在不同領域內得到了廣泛應用．當面對高維特征時，深度神經網絡通常被認為具有較好的魯棒性，能夠隱含地對特征進行選擇，但由于網絡參數巨大，如果數據量達不到足夠的規(guī)模，則會導致學習不充分，因而可能無法達到最優(yōu)的特征選擇．而神經網絡的黑箱特性使得無法觀測神經網絡選擇了哪些特征，也無法評估其特征選擇的能力．為此，以卷積神經網絡為例，首先研究如何顯式地表達神經網絡中的特征重要性，提出了基于感受野的特征貢獻度分析方法：其次，將神經網絡特征選擇與傳統(tǒng)特征評價方法進行對比分析發(fā)現，在非海量樣本的情況下，傳統(tǒng)特征評價方法對高重要性特征和噪聲特征的識別能力反而能夠超過神經網絡．因此，進一步地提出了卷積神經網絡增強特征選擇模型。將傳統(tǒng)特征評價方法對特征重要性的理解結合到神經網絡的學習過程中，以輔助深度神經網絡進行特征選擇．在基于文本的社交媒體用戶屬性建模任務下進行了對比實驗，結果驗證了該模型的有效性。
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