Các lượt nộp
    Danh sách bài
    Trang chủ
    Báo lỗi

    solution

    Đề bài: [Data Science] Áp dụng dropout với mặt nạ cho trước

    Trong dropout (chế độ huấn luyện) với xác suất giữ lại ppp, mỗi nơ-ron của vector kích hoạt a∈Rna \in \mathbb{R}^{n}a∈Rn được nhân với một mặt nạ nhị phân mask∈{0,1}n\text{mask} \in \{0,1\}^{n}mask∈{0,1}n rồi chia tỉ lệ theo "inverted dropout": a~i=ai⋅maskip\tilde{a}_i = \frac{a_i \cdot \text{mask}_i}{p}a~i​=pai​⋅maski​​

    Mặt nạ được cho sẵn (không sinh ngẫu nhiên). In ra vector a~\tilde{a}a~ gồm nnn giá trị (làm tròn 2 chữ số), cách nhau bởi dấu cách.

    • Định dạng đầu vào:

      Dòng 1: nnn và ppp. Dòng 2: nnn số thực là aaa. Dòng 3: nnn số nguyên 0/10/10/1 là mặt nạ.

    • Ràng buộc đầu vào:

      1≤n≤201 \le n \le 201≤n≤20; 0<p≤10 < p \le 10<p≤1; ∣ai∣≤100|a_i| \le 100∣ai​∣≤100.

    • Định dạng đầu ra:

      Một dòng gồm nnn số thực (làm tròn 2 chữ số).

    Ví dụ:

    Đầu vào:

    4 0.5
1 2 3 4
1 0 1 0

    Đầu ra:

    2.00 0.00 6.00 0.00

    Giải thích:

    a*mask=[1,0,3,0]; chia p=0.5 → [2,0,6,0].

    Đang tải editor...