분석시각화 대회 코드 공유 게시물은
내용 확인 후
좋아요(투표) 가능합니다.
PCA with densenet, efficientnet, xception (private 6th)
안녕하세요 lastdefiance20입니다.
onlygoodman님 코드를 참고해서 pca를 사용해 3d->2d로 차원축소를 진행하였습니다. https://dacon.io/competitions/official/235951/codeshare/6476
차원축소를 진행한 224X224 Resolution의 image를 3가지의 다른 모델로 학습하였고, 10 fold중 3 fold는 densenet161, 3 fold는 efficientnet_b4, 3 fold는 xception을 학습시켰습니다. 제출시에는 총 9개의 모델이 가진 output을 soft 앙상블했습니다.
코드의 순서는 다음과 같습니다.
PCA(3d->2d) -> Model -> Train (densenet161 -> efficientnetb4 -> xception) -> Inference
ㅎㅎ onlygoodman님 흥미로운 내용 공유 감사합니다!
데이콘(주) | 대표 김국진 | 699-81-01021
통신판매업 신고번호: 제 2021-서울영등포-1704호
서울특별시 영등포구 은행로 3 익스콘벤처타워 901호
이메일 dacon@dacon.io | 전화번호: 070-4102-0545
Copyright ⓒ DACON Inc. All rights reserved
코드 참조해서 한번 돌려보겠습니다..!
저는 성능개선에 실패했는데 많이 배워갑니다 !!:)