create_class_mlp用法

`create_class_mlp`通常是指创建一个多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）模型的函数或方法，在很多深度学习库如PyTorch或TensorFlow中都有这样的函数。这个函数用于初始化并配置一个MLP模型，包括输入层、隐藏层和输出层，可能还包括激活函数、优化器等关键组件。

在使用时，一般需要提供一些参数，例如：

1. **input_size**: 输入数据的维度。
2. **hidden_sizes**: 隐藏层的神经元数量列表，表示网络结构。
3. **output_size**: 输出层的神经元数量，对应于任务的目标类别数。
4. **dropout** (可选): 防止过拟合的正则化技术，通常是一个比例值。
5. **activation**: 激活函数，比如ReLU、sigmoid或tanh。
6. **optimizer**: 训练过程中的优化算法，如SGD、Adam等。
7. **loss_fn**: 损失函数，如交叉熵损失适用于分类问题。

例子代码可能会像这样（假设在PyTorch框架下）：

from torch import nn

def create_class_mlp(input_size, hidden_sizes, output_size, dropout=0.5, activation=nn.ReLU, optimizer='adam', loss_fn=nn.CrossEntropyLoss):
    model = nn.Sequential(
        nn.Linear(input_size, hidden_sizes[0]),
        activation(),
        nn.Dropout(dropout),
        *([nn.Linear(hidden_sizes[i], hidden_sizes[i+1]) for i in range(len(hidden_sizes)-1)],
          activation() if len(hidden_sizes) > 1 else None),
        nn.Linear(hidden_sizes[-1], output_size)
    )
    return model, {'optimizer': optimizer, 'loss_fn': loss_fn}