项目上需要做商品分类的预测，商品的类目有上千个，商品的特征有20个，请问该选择什么深度学习的模型适合？
2023-05-29 阅读 32
对于这种多类别分类问题，可以考虑使用深度学习中的文本分类模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制（Attention）等。
其中，CNN适用于处理固定长度的输入序列，可以通过多个卷积核提取不同的特征，对于文本分类问题表现较好。RNN适用于处理不定长的序列，可以捕捉序列中的时序信息，对于长文本分类问题表现较好。Attention机制可以帮助模型更好地关注输入序列中的重要信息。
针对特征只有20个的情况，可以考虑使用浅层的神经网络，如单层或双层的全连接神经网络（FCN），以避免过拟合的问题。此外，可以使用正则化技术，如L1或L2正则化，Dropout等，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
最后，建议根据实际情况进行模型选择和参数调整，同时还需注意数据预处理、特征工程等问题。
更新于 2023年05月30日
