基于深度学习的邮件自动分类模型研究

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摘要： 双11、双12带来邮件的激增，这要求邮件处理中心能快速、准确地实现邮件的自动分拣，以免造成邮件堆积。文章采用深度学习模型进行分类，使分类结果更加精确。通过对预训练模型结构进行精调，对全连接层和输出层进行改进，使模型输出与当前分类种类一致。采用动量法与RMSPROP相结合的Adam算法，既考虑了梯度方向又考虑了学习速率大小，使损失函数快速逼近极值，并最终将损失最小的权值作为最终模型。（剩余8410字）

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