如果你想使用深度学习进行分类和预测，但不希望使用CNN、RNN或Transformer等带有特殊结构的深度神经网络，
(cnn有卷积层结构, rnn有循环层结构, transformer有注意力机制结构)
那么多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP） 是最直接且符合要求的选择。MLP是一种基础的全连接深度神经网络（DNN），完全由全连接层（Dense Layer）堆叠而成，不包含任何卷积、循环或注意力机制等特殊结构。
为什么推荐MLP？
- 纯全连接结构：
仅由线性全连接层 + 非线性激活函数（如ReLU、Sigmoid）构成，没有空间/时序等先验假设。 - 通用逼近能力：
理论上MLP可以逼近任意复杂函数（Universal Approximation Theorem），适合处理结构化数据（如表格数据）。 - 灵活性：
可通过调整层数、神经元数量、激活函数等控制模型复杂度。
MLP的典型结构示例（以分类任务为例）：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, BatchNormalization
model = Sequential([
# 输入层 + 第一个隐藏层
Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_dim,)), # input_dim为特征维度
BatchNormalization(),
Dropout(0.3), # 防止过拟合
# 第二个隐藏层
Dense(64, activation='relu'),
Dropout(0.2),
# 输出层（根据任务选择激活函数）
Dense(num_classes, activation='softmax') # 多分类用softmax
])
model.compile(
optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy', # 分类任务常用交叉熵
metrics=['accuracy']
)
适用场景：
- 结构化数据（表格数据）：
如金融风控、医疗诊断等领域的CSV表格数据（特征已人工提取）。 - 低维数据：
特征维度不宜过高（例如 < 1000维），否则参数量爆炸。 - 无需空间/时序建模的任务：
如图像、文本、语音等数据不推荐使用纯MLP（性能远低于CNN/RNN）。
注意事项：
- 特征预处理至关重要：
- 必须对输入特征进行标准化（Standardization）或归一化（Normalization）。
- 类别特征需编码（如One-Hot独热编码）。
- 正则化防止过拟合：
- 使用Dropout层、L2权重正则化。
- 添加Batch Normalization加速训练。
- 参数量控制：
全连接层参数量 =输入维度 × 输出维度 + 偏置，需根据数据规模设计网络深度/宽度。
替代方案（如果MLP效果不佳）：
| 方法 | 特点 |
|---|---|
| 树模型 | 如XGBoost/LightGBM，对表格数据表现优异，非神经网络方案 |
| AutoML工具 | 如Google AutoML、H2O.ai，自动搜索模型结构和超参数 |
| 简单线性模型 | 如逻辑回归（Logistic Regression）+ 特征工程，高可解释性 |
总结：
- 首选方案：使用 多层感知机（MLP），即全连接深度神经网络（DNN）。
- 关键步骤：特征预处理 + 正则化 + 合理的网络结构设计。
- 避坑提醒：避免将MLP用于图像/文本等非结构化数据，这类任务需CNN/Transformer等专用结构。
如果需要进一步讨论具体实现或优化技巧，请提供更多任务细节（如数据类型、规模等）！
