膨胀因果卷积提取的是什么特征

膨胀因果卷积（Dilated Causal Convolution）是一种卷积神经网络中的卷积操作，它可以提取序列数据中不同尺度的特征。在自然语言处理任务中，通常用于文本分类、情感分析等任务中。膨胀因果卷积的特点是可以在保持序列顺序的前提下，捕捉到不同时间步之间的依赖关系，同时避免了信息泄露的问题。

膨胀因果卷积可以提取局部特征和全局特征，其特征提取能力受到膨胀系数的影响。较小的膨胀系数可以提取局部特征，较大的膨胀系数可以提取全局特征。因此，膨胀因果卷积可以在一定程度上提高模型的泛化能力，提高模型的性能。