Các lượt nộp
    Danh sách bài
    Trang chủ
    Báo lỗi

    solution

    Đề bài: [Data Science] Lịch giảm learning rate

    Khi huấn luyện, learning rate thường giảm dần theo bước ttt (bắt đầu từ t=0t=0t=0). Cho lr0, hệ số k, số bước T và mode:

    • mode=0 (giảm nghịch đảo): ηt=lr01+k t\eta_t=\dfrac{lr_0}{1+k\,t}ηt​=1+ktlr0​​
    • mode=1 (giảm mũ): ηt=lr0 e−k t\eta_t=lr_0\,e^{-k\,t}ηt​=lr0​e−kt

    In dãy η0,η1,…,ηT−1\eta_0,\eta_1,\dots,\eta_{T-1}η0​,η1​,…,ηT−1​.

    • Định dạng đầu vào:

      Một dòng: lr0 k T mode.

    • Ràng buộc đầu vào:

      0<lr0≤100 < lr_0 \le 100<lr0​≤10; 0≤k≤100 \le k \le 100≤k≤10; 1≤T≤1001 \le T \le 1001≤T≤100; mode∈{0,1}mode\in\{0,1\}mode∈{0,1}.

    • Định dạng đầu ra:

      Một dòng TTT số thực (2 chữ số thập phân) cách nhau dấu cách.

    Ví dụ:

    Đầu vào:

    1.0 1.0 3 0

    Đầu ra:

    1.00 0.50 0.33

    Giải thích:

    mode=0: t=0→1/(1+0)=1.00; t=1→1/(1+1)=0.50; t=2→1/(1+2)=0.33. In: 1.00 0.50 0.33

    Đang tải editor...