7、基于感知机的Yelp评论分类器训练与评估

基于感知机的Yelp评论分类器训练与评估

1. 感知机分类器与损失函数

在使用特定的损失函数时，输出不应应用Sigmoid函数。因此，默认情况下，我们不应用Sigmoid函数。不过，如果分类器的用户需要概率值，则需要使用Sigmoid函数，并且将其作为一个选项保留。以下是一个用于对Yelp评论进行分类的感知机分类器的代码示例：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class ReviewClassifier(nn.Module):
    """ a simple perceptron-based classifier """
    def __init__(self, num_features):
        """
        Args:
            num_features (int): the size of the input feature vector
        """
        super(ReviewClassifier, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(in_features=num_features, 
                             out_features=1)

    def forward(self, x_in, apply_sigmoid=False):
        """The forward pass of the classifier

        Args:
            x_in (to