환경은 colab(pro) 에서 구동했습니다.

이번 대회를 계기로 처음 딥러닝을 접한 초보자입니다.

초기에 베이스 라인 분석하며 CNN공부하면서 구현은 keras 위주로 살펴보다 적용할수 있는 최신기술이나 모델에 한계를 느껴서

뒤늦게 pytorch를 공부하게 되었지만 시간이 부족하여

결국 나중에 pytorch로 구현된  쓰고 싶었던 다른 모델과 최신기법(ex: FMix)들을 적용하지 못한게 아쉬웠습니다.

efficientnet의 경우 모델이 무거워서인지 Colab 환경에서는 메모리 부족이 가장 큰 문제였고 

해당 모델에 최적화된 resolution 을 가지도록 이미지를 resize 했을때 메모리 제한내에서 돌아가는 모델인  B3모델을 이용하였습니다.  

학습시간이 매우 오래걸려서 

여러 기법이나 파라미터들에 대한 테스트 비교는 다른 비교적 가벼운 모델로 진행하였고 

letters 필드를 활용하는 방안이나 MixUp등 다양한 시도를 진행했었는데

결국 최종 제출에는 시간관계상 빠지게 되어서 아쉬운점이 많았는데 운이 좋았던거같습니다.

다른분들 올리시는 코드를 보고 많이 배우고 있습니다. 다들 수고하셨습니다~