关于“一个属性有几个固定选项，怎么表达”的问题，数据采用one-hot，每个选项独立成一个属性，loss用交叉熵计算，这样更科学。这里不用过多操心，数据给出已经处理好了。   有一段可能是助教给的参考代码，不过参考代码有些漏洞（在代码下方贴出），需要修改下，然后还有一定的调参提升空间。   参考代码如下：   import os, sysimport numpy as npfro

关于“一个属性有几个固定选项，怎么表达”的问题，数据采用one-hot，每个选项独立成一个属性，loss用交叉熵计算，这样更科学。这里不用过多操心，数据给出已经处理好了。   有一段可能是助教给的参考代码，不过参考代码有些漏洞（在代码下方贴出），需要修改下，然后还有一定的调参提升空间。   参考代码如下：   import os, sysimport numpy as npfro

3. (10分) 编程实现一个数组插入算法（源文件命名insert.c），要求在数组a[]的所有奇数下标里插入某个数x。函数定义如下： int insert_odd (int a[], int n, int x) { // n是数组的实际长度，在所有<=n的奇数下标a[1], a[3], …里插入x // 设a[]的最大长度足够大 // 返回数组的新长度 } #include <stdio

文章目录 写在前面标准提示：实验记录：1. Sample code2. 数据归一化，添加了BN，大的batch_size由64改为128，修改激活函数为Relu，添加plot_learning_curve工具看loss曲线，3. （overfitting）make model simpler（直接去掉第三层全连接层）4. batch_size直接改为5125. lr = 0.001(默认参数