UVA 1637 Double Patience

参考刘汝佳的代码如下:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
map<vector<int>,double>d;
char card[9][4][3];
double dp(vector<int>&cnt,int c){
    if(c==0)return 1;
    if(d.count(cnt)!=0)return d[cnt];
    double sum=0;
    int tot=0;
    for(int i=0;i<9;i++)if(cnt[i]>0)
        for(int j=i+1;j<9;j++)if(cnt[j]>0)
    if(card[i][cnt[i]-1][0]==card[j][cnt[j]-1][0]){
        tot++;
        cnt[i]--;cnt[j]--;
        sum+=dp(cnt,c-2);
        cnt[i]++;cnt[j]++;
    }
    if(tot==0)return d[cnt]=0;
    else return d[cnt]=sum/tot;
}
bool read_input(){
    for(int i=0;i<9;i++)
        for(int j=0;j<4;j++)
        if(scanf("%s",card[i][j])!=1)return false;
    return true;
}
int main()
{
#ifndef ONLINE_JUDGE
    freopen("in.txt","r",stdin);
#endif
    while(read_input()){
        vector<int>cnt(9,4);
        d.clear();
        printf("%.6f\n",dp(cnt,36));
    }
    return 0;
}

 

### Patience的含义 在机器学习的Early Stopping策略中,Patience指的是当Early Stopping被激活(例如发现loss相比上一个epoch训练没有下降),则经过Patience个epoch后停止训练[^1][^2]。它是一个用于控制Early Stopping触发时机的超参数。 ### Patience的作用 Early Stopping的主要作用是防止过拟合,而Patience在其中起到了平衡模型训练的“火候”的关键作用。如果Patience设置得太小,模型可能会过早停止训练,导致代价函数的值够小,模型的潜力没有被充分挖掘;如果Patience设置得太大,模型可能会继续训练过多的epoch,从而增加过拟合的风险。因此,合理设置Patience可以在充分训练模型和防止过拟合之间找到一个较好的平衡点[^1]。 ### Patience的使用方法 以下是在同框架中使用Early Stopping并设置Patience的示例: #### FastText中使用early_stopping ```python # 假设已经有了FastText模型和数据 monitor = 'val_acc' # 需要监视的量,这里是模型准确率 patience = 3 # 当early stop被激活,则经过3个epoch后停止训练 verbose = 1 # 信息展示模式 mode = 'max' # 在max模式下,当检测值再上升的时候则停止训练 # 这里只是示例,实际FastText的early_stopping设置可能有所同 # 实际中可以根据FastText的文档进行具体设置 ``` #### Keras中使用Early Stopping ```python from keras.callbacks import EarlyStopping from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import numpy as np # 生成一些示例数据 train_X = np.random.rand(100, 10) train_y = np.random.randint(0, 2, 100) test_X = np.random.rand(20, 10) test_y = np.random.randint(0, 2, 20) # 构建一个简单的Keras模型 model = Sequential() model.add(Dense(10, input_dim=10, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 定义EarlyStopping回调函数 early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, verbose=2) # 训练模型 history = model.fit(train_X, train_y, epochs=30, batch_size=10, validation_data=(test_X, test_y), verbose=2, shuffle=False, callbacks=[early_stopping]) ```
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