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[Private 3위, 0.60776] SE+ResBlock+LSTM+Tensor Fusion
안녕하세요 :)
NVIDIA RTX A6000을 사용하여 학습했습니다.
1. Preprocessing
1) Waveform
- 60db 이하를 무음으로 trimming
- Random Padding (wrap)
- PitchShift augmentation
2) Mel-spectrogram
- 1차 미분과 2차 미분 후 3개의 channel로 stacking
- Specaugment augmentation
3) Metadata
- age drop and feature extraction
2. Modelling
1) Audio feature
- Squeeze-and-Excitation Block + Residual Block + LSTM
2) Meta feature
- Tensor Fusion Network
3. Training
- Cosine Annealing
- Focal Loss
- 10 fold cross-validation
- soft voting ensemble
감사합니다.
이거 tensor_fusion 의 유무가 정확도에 영향을 많이 미치나요??
답변이 늦어서 죄송합니다! 제 기억으로는 public score 기준으로 더 좋은 macro-f1 점수를 얻었습니다. 얼마만큼 차이가 났는지는 모르겠어요..!ㅠㅜ
답변 감사드립니다!!
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감사합니다