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 ## 实验要求
 
-- 完成所有步骤，并在实验报告（[模板下载](file/assignment7/学号-实验七.docx))中完成穿插在本指南中的作业1～作业4）。实验报告转成“学号-实验七.pdf”，并上传至http://113.31.104.68:3389/index.htm
+- 完成所有步骤，并在实验报告（[模板下载](file/assignment7/学号-实验七.docx))中完成穿插在本指南中的作业1～作业5）。实验报告转成“学号-实验七.pdf”，并上传至http://113.31.104.68:3389/index.htm
 - 实验报告上传deadline： `12月4日`
 
 ## 使用UCloud产品 
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 </kbd>
 
 
+## `**************作业1：请将含有文件存储ip地址信息的页面截图，并插入实验报告***************`
+
+
 ### 二）将文件存储挂载到云主机上，使得它在逻辑上成为云主机的一个分区
 
 #### 1）创建一个1核1G的云主机，绑定弹性IP，按时付费（这个云主机必须在文件存储所挂载的子网中，否则无法和文件存储通信）
@@ -93,6 +96,10 @@ df -hT
 </kbd>
 
 
+## `**************作业2：请将df -hT的运行后界面截图，并插入实验报告***************`
+
+
+
 ### 三）在水杉码园创建一个仓库，并下载至文件存储
 
 #### 1）登录水杉在线，并进入水杉码园。创建一个仓库mnist（你也可以用其他命名，但后续操作请做相应修改），创建完毕后，找到你的仓库ssh地址，备用
@@ -178,6 +185,9 @@ git pull root@gitea.shuishan.net.cn:luxuesong_dase_ecnu_edu_cn/mnist.git   //将
 在步骤四）和五）中，我们将代码放在code文件夹中，数据放在data中，模型放在output中
 
 
+## `**************作业3：请在mnist目录下运行ls -la命令并截图，插入实验报告***************`
+
+
 ### 四）创建UAI Train交互式训练任务，并切换成`编辑模式` （重要！！）
 
 #### 1）在UCloud产品中人工智能分类下面，选择"AI训练服务 UAI Train"，点击“交互式训练”选项卡->创建交互式训练任务
@@ -232,6 +242,9 @@ git pull root@gitea.shuishan.net.cn:luxuesong_dase_ecnu_edu_cn/mnist.git   //将
 </kbd>
 
 
+## `**************作业4：请将编辑模式页面截图，插入实验报告***************`
+
+
 ### 五）使用交互式训练任务训练MNIST识别模型，最后将所有内容同步到水杉码园
 
 #### 1）点击训练任务的“Jupyter”按钮，进入jupyter notebook，我们看到了文件存储上的三个文件夹code，data和output，因为我们将它们映射到了容器中。
@@ -273,6 +286,18 @@ git push origin master
 
 #### 5）下载mnist训练代码[mnist.py](file/assignment7/mnist.py)，并在刚刚创建的mnist.ipynb中验证、训练一个模型。
 
+
+## `**************作业5：上述代码训练的模型，在测试集上精度较低（如下图），请把测试集上的精度提升到95%以上（即运行model.evaluate(x_test,  y_test)后，accurray在95%以上），将运行结果截图并插入实验报告***************`
+
+<kbd>
+  <img src="img/assignment7/ass7-mnisteva.png">
+</kbd>
+
+
+> 提示：你可以尝试增加epoch，也可以尝试更换优化器，其他优化器有Adagrad, RMSprop, Adam等
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+
+
 #### 6）保存训练代码，并push到水杉码园中。
 
 ```