整体算法非常简单,首先通过公式6计算所有样本之间的距离用于计算采样概率(伪代码第2行),在每个批量数据上使用C-Mixup采样获得新的混合数据(伪代码第7行),使用混合数据进行训练更新模型参数(伪代码第8行)。 为每个样本使用kde训练一个模型,然后使用这个模型计算和其余样本的相似性,下面看一下样本对采样概率的代码实现:...
整体算法非常简单,首先通过公式 6 计算所有样本之间的距离用于计算采样概率(伪代码第 2 行),在每个批量数据上使用 C-Mixup 采样获得新的混合数据(伪代码第 7 行),使用混合数据进行训练更新模型参数(伪代码第 8 行)。 为每个样本使用 kde 训练一个模型,然后使用这个模型计算和其余样本的相似性,下面看一下样本对...
所以需要另外找两个数u,v,使得u^v==a。所以答案变成了a+2 代码: #include<bits/stdc++.h>using namespacestd;typedeflonglongll;constintINF =0x3f3f3f3f;constintN =2*1e8+10; ll f[300050] ; llsolve(){ ll a , b , t, ans;cin>>a>>b; t = f[a -1] ;//a的前缀异或(不包括a)a...