为什么textcnn参数少

TextCNN模型的参数比其他神经网络模型要少是因为它使用了卷积神经网络（CNN）的结构，它是一种高效的模型架构。在TextCNN中，卷积层的参数数量相对较少，因为它们只需要学习一组卷积核的权重和偏置，而不是全连接层中每个神经元之间的所有权重。此外，TextCNN中的池化层也不需要学习任何参数。因此，相对于其他神经网络模型，TextCNN所需的参数较少，但它仍然可以很好地处理文本分类问题。