NOAI中国站真题解析！备战2026年NOAI必看！

想要在2026年NOAI中取得好成绩，研究历年真题是最有效的途径之一。本文将通过一道典型的中国站真题，深入分析NOAI的考察重点，并为考生提供清晰的解题思路。

一、真题回顾：NOAI2024中国站第1题（球星投篮命中率预测）

这是一道具有代表性的实践题，也被用作NOAI2025的教学测试题，非常能体现中国站的考核风格。

题目概述：给定一份球星投篮的CSV文件作为训练集。提供了投篮位置（loc_x, loc_y）、剩余时间、投篮距离等特征，以及标签（shot_made_flag，表示是否命中）。要求参赛者根据历史数据，建立模型预测该球星的投篮命中情况。

任务核心：使用PyTorch实现一个多层感知机（MLP）模型，输入是投篮位置（loc_x, loc_y）两个特征，输出是预测的命中概率。

具体要求：

1. 模型最多只能使用3个线性层。

2. 激活函数只能从指定列表中选择。

3. 每个线性层最多有8个神经元。

4. 损失函数、优化器等可自由选择。

   

二、题目解析与考察重点

这道题集中考察了以下几个方面的能力：

1. 对深度学习基础概念的理解：参赛者需要清楚什么是多层感知机（MLP），理解输入层、隐藏层、输出层，以及激活函数的作用。

2. PyTorch框架的实践能力：要求不借助高级封装（如nn.Sequential），直接从nn.Linear等基础模块搭建网络结构，这考察了对框架底层操作的熟悉程度。

3. 解决二分类问题的完整流程：从数据读取、预处理、模型定义、训练循环到最终评估，体现了完整的机器学习项目流程。

4. 规则理解与遵循能力：题目对网络结构有严格限制（层数、神经元数），这要求考生在满足约束的条件下进行创新和优化，而非盲目使用复杂模型。

三、参考解题思路

1、模型构建：定义一个继承自nn.Module的类。按照要求，可设计包含两个隐藏层的MLP，例如：输入层(2) -> 隐藏层1(8) + ReLU -> 隐藏层2(6) + ReLU -> 输出层(1) + Sigmoid。Sigmoid函数将输出映射到(0,1)区间，表示为命中概率。

2、训练过程：

• 损失函数：选择适用于二分类问题的二元交叉熵损失（BCELoss）。

• 优化器：常用Adam或SGD优化器。

• 数据划分：将训练集划分为训练集和验证集，用于监控模型训练过程，防止过拟合。

• 训练循环：迭代多个轮次，完成前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。

3、模型评估：在测试集上计算预测准确率（Accuracy），即预测正确的样本占总样本的比例。

通过对此类真题的深入研习，考生可以准确把握“2026年NOAI奥赛考什么”，从而进行更有针对性的准备，在比赛中做到心中有数，沉着应对。

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