# 路透社新闻主题分类（reuters）
数据集来源于路透社的 11,228 条新闻文本，总共分为 46 个主题。与 IMDB 数据集一样，每条新闻都被编码为一个词索引的序列（相同的约定）。
## 用法：
~~~
from AADeepLearning.datasets import reuters
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = reuters.load_data(path="reuters.npz",
num_words=None,
skip_top=0,
maxlen=None,
test_split=0.2,
seed=113,
start_char=1,
oov_char=2,
index_from=3)
~~~
* **返回：**一个字典，其中键是单词（字符串），值是索引（整数）。 例如，`word_index["giraffe"]`可能会返回`1234`。
* **参数：**
* **path**: 如果在本地没有索引文件 (at`'~/.aadeeplearning/datasets/' + path`), 它将被下载到该目录。
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- relu
- sigmoid
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- 学习率自适应（rmsprop）
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- 保存（save）
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- 时尚物品（Fashion-MNIST）
- 10种物体分类（cifar10）
- 100种物体分类（cifar100）
- 电影评论情感分类（imdb）
- 路透社新闻主题分类（reuters）
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- 损失曲线（loss）
- 准确率曲线（accuracy）