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안녕하세요~ 대회 중반부터 참여를 못했는데 순위가 훅훅 내려가있네요ㅎㅎㅎㅠㅠ
다들 고생하셨습니다. 저 같은 경우는 트리, 부스팅 계열 ML 모델들로 접근하다가
혹시나 하는 생각에 딥러닝으로 접근했는데 운이 좋게도 가능했던 것 같습니다 ㅎㅎㅎ
저는 기존에 올려둔 코드에서
1. StandardScaling 적용
2. activation function -> swish
3. loss -> binary_crossentropy
부분을 바꾸고 "청소"님의 아이디어를 보고 각 레이어의 필터, 채널 사이즈만을 변경하였습니다.
추가적으로 센서 데이터를 시계열로 고려해서 Conv1D, LSTM, RNN 등을 사용했는데 PB기준 0.86 정도만 나오더군요ㅠㅠㅠ
참여하신 분들 그리고 데이콘 관계자 분들 모두 고생하셨고 다른 대회에서 함께 즐겁게 참여하면 좋겠습니다!
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감사합니다! 덕분에 많이 배워갔습니다.