基于Pytorch的MLP（以垃圾邮件分类为例）
本资源文件提供了一个基于Pytorch的多层感知机（MLP）模型，用于垃圾邮件分类的实现。该模型通过深度学习技术，能够有效地识别和分类垃圾邮件，帮助用户过滤不必要的邮件。
内容概述
- 数据集：
- 数据集包含4600个样本，每个样本有58个特征。
- 特征包括邮件的各种统计信息，如词频、字符频率等。
- 模型架构：
- 使用Pytorch搭建MLP模型。
- 模型包含两个隐藏层，分别有30个和10个神经元。
- 使用ReLU激活函数和Sigmoid输出层。
- 训练过程：
- 数据集被分为训练集和测试集，比例为75%和25%。
- 使用Adam优化器和交叉熵损失函数进行训练。
- 训练过程中记录损失值和精度，并进行可视化。
- 评估与改进：
- 模型在测试集上的分类精度达到较高水平。
- 提供了改进建议，如使用kaiming初始化和Dropout防止过拟合。
使用方法
- 数据准备：
- 下载并准备垃圾邮件数据集。
- 将数据集分为训练集和测试集。
- 模型训练：
- 运行训练代码，开始模型的训练过程。
- 观察训练过程中的损失值和精度变化。
- 模型评估：
- 使用测试集评估模型的性能。
- 根据评估结果进行模型调整和优化。
注意事项
- 确保Pytorch和其他依赖库已正确安装。
- 根据实际情况调整模型参数和数据预处理方法。
通过本资源文件，您可以快速上手基于Pytorch的MLP模型，实现垃圾邮件分类任务。希望本资源对您的学习和研究有所帮助！