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[코드 공유] Baseline 개선 public score : 0.8785
최근에 딥러닝을 영상강의, 책으로만 공부하다가 저처럼 초보자가 참여하기 좋은 대회가 열려서 참여하게 되었습니다.
최대한 Baseline을 최대한 이용해서 코드를 수정했고, 이미지 수가 적어서 데이터 증강 기법도 사용하여 점수를 향상 시켰습니다.(0.5887 -> 0.8785)
아직 초보자라 데이터 증강 코드를 이렇게 짜는지 확실하지 않지만 일단 해보았고, 데이터 양을 10배로 늘리니까 점수가 많이 오르긴 했는데 데이터 양을 100배로 늘리면 오히려 점수가 낮아졌습니다.(과적합 예상)
이 코드는 참고용으로 쓰시면 되시고 Baseline과 어느 부분이 수정이 되었는지 표시해 놓았습니다.
하이퍼파라미터가 제출 당시와 동일하지 않을 수 있지만 저처럼 초보자 분들은 baseline과 비교하면서 한번 돌려보시면 될 것 같습니다.
다른 분들의 코드공유, 대회가 끝나고 우승자 분들의 코드들이 올라오면 보고 배우겠습니다.
https://wikidocs.net/63618 를 참고 하였습니다. 확인해 보시면 class CNN(torch.nn.Module): 이부분을 이용했습니다.
👍👍👍
고수님들 데이터 증강을 이 코드처럼 사용하는 것이 맞는지 궁금합니다..!
감사합니다. 해당 코드를 적용해보니, 쉽게 이해할 수 있어서 좋았어요.
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