uva 170 Clock Patience

 Clock Patience小游戏,百度可查到,可以下载玩

#include <iostream>
#include <queue>

using namespace std;

struct Clock {//第一个字符大写比较好
    char charrank;
    char charsuit;
    bool boolface;
    int binarytoint() {
          switch(charrank) {
          case 'A': return 1;
          case 'T': return 10;
          case 'J': return 11;
          case 'Q': return 12;
          case 'K': return 13;
          default : return int(charrank - '0');
          }
    }
};

class ClockPat {
private:
    queue<Clock> qclock[13];
    int walkstep;
    Clock steplast;
public:
    void initial();
    void readClock(char first);
    void computing();
    void outResult();
};
void ClockPat::initial() {
   for(int i = 0;i < 13;i++) {
    while(!qclock[i].empty()) {
        qclock[i].pop();
    }
   }
}
void ClockPat::readClock(char first) {
    Clock Clo;
    for(int i = 0; i < 4; i++) {
        for(int j = 0; j < 13; j++) {
            if((i == 0) && (j == 0)) {
                Clo.charrank = first;
                cin >> Clo.charsuit;
                Clo.boolface = true;
            }
            else {
                cin >> Clo.charrank >> Clo.charsuit;
                Clo.boolface = true;
            }
            qclock[12 -j].push(Clo);
        }
    }
}
void ClockPat::computing() {
    int ff = 12;
    walkstep = 0;
    while(qclock[ff].front().boolface) {
        steplast = qclock[ff].front();
        qclock[ff].pop();
        ff = steplast.binarytoint() - 1;
        steplast.boolface = false;
        walkstep++;
        qclock[ff].push(steplast);
    }
}
void ClockPat::outResult() {
    cout<<walkstep/10<<walkstep%10<<',';
    cout<<steplast.charrank<<steplast.charsuit<<endl;
}
int main()
{
   ClockPat cl;
   char cc;
   while((cin>>cc) && (cc != '#')) {
    cl.initial();
    cl.readClock(cc);
    cl.computing();
    cl.outResult();
   }

    return 0;
}


在深度学习领域,尤其是在使用DNN(深度神经网络)进行训练时,参数`patience`通常用于早停策略(Early Stopping)。 ### 含义 `patience`代表在验证集上的性能指标(如损失值、准确率等)没有得到改善的情况下,训练过程可以继续进行的最大轮数(epochs)。例如,当`patience`设置为5时,意味着如果在连续5个训练轮次中,验证集上的性能都没有提升,训练过程就会停止。 ### 作用 - **防止过拟合**:在训练神经网络时,随着训练轮数的增加,模型在训练集上的性能通常会不断提高,但在验证集上的性能可能会在达到某个点后开始下降,这就是过拟合的表现。通过设置`patience`,可以在验证集性能不再提升时及时停止训练,避免模型过度学习训练数据中的噪声和细节,从而提高模型的泛化能力。 - **节省计算资源**:如果模型已经在验证集上达到了较好的性能,继续训练可能是不必要的,反而会浪费大量的计算资源和时间。使用早停策略可以在合适的时机停止训练,提高训练效率。 ### 使用方法 以下是一个使用Python和Keras库实现早停策略并设置`patience`的示例代码: ```python from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense import numpy as np # 生成一些示例数据 X_train = np.random.rand(1000, 10) y_train = np.random.randint(0, 2, 1000) X_val = np.random.rand(200, 10) y_val = np.random.randint(0, 2, 200) # 构建一个简单的DNN模型 model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,))) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 定义早停策略 early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, restore_best_weights=True) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, validation_data=(X_val, y_val), callbacks=[early_stopping]) ``` 在上述代码中,`EarlyStopping`回调函数用于实现早停策略,`monitor='val_loss'`表示监控验证集的损失值,`patience=5`表示如果验证集损失值在连续5个轮次中没有下降,训练将停止,`restore_best_weights=True`表示在训练停止后,模型将恢复到验证集损失值最小的那一轮的权重。
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