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CNN 似乎主要是针对固定大小的输入来实现的。现在我想用CNN来训练一些不同大小的句子，有哪些常用的方法？
最佳答案
以下建议主要与用于计算机视觉任务(特别是识别)的 CNN 相关，但也可能对您的领域有所帮助:我想看看 "Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition" by He et al.提出空间金字塔池层。
总体思路:CNN 的卷积层(以及相关层，例如池化、局部响应归一化等)能够处理可变大小的输入。因此，可变大小输入的问题向下传播到第一个全连接/内积层，该层需要固定大小的向量。他等人。建议在第一个全连接层之前添加空间金字塔池层(论文中有详细信息)。该层本身的工作原理是将最后一个卷积层(或后续池化或响应归一化层)的特征图分层划分为固定数量的箱。在这些箱中，响应通常会被汇集起来，创建固定大小的输出(其中大小取决于箱的层次结构和数量)。请参阅论文中的说明。
该层已基于Caffe实现，可在GitHub上获取:ShaoqingRen/SPP_net .
关于machine-learning - 如何使用CNN来训练不同大小的输入数据？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/36262860/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！