Research

在二维合成线性可分数据上，加入少量标签噪声后，带固定学习率的 perceptron 是否仍然能明显优于常数分类 baseline？ Hypothesis: 即使存在少量标签翻转，简单 perceptron 仍能在二维合成数据上取得明显高于 majority-class baseline 的 balanced accuracy；但其稳定性会随噪声上升而下降。