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[최종 Private 5위, Efficientnetb6 Efficientnetb7 Ensemble]
공동작성자
먼저 대회에 참가하신 모든 학우님들 고생 많으셨습니다. 대회 기간동안 여러 한계점도 있었지만, 또 그만큼 성장한 것 같습니다.
저희는 이전 대회의 https://dacon.io/codeshare/2445?dtype=recent 를 참고하였습니다.
이미지 특성상 개발환경이 제대로 갖추어지지 않아, 도중에 끊기는 경우도 많았는데 그나마 확보한 모델들을 앙상블하여 결과를 냈습니다.
pretrained 모델이 존재하는 efficientNet을 사용하였고, 풍족하지 못한 개발 환경 탓에 가벼운 모델, 적은 에폭 수로 시작하여 점차적으로 단계를 올려가는 전략을 사용하였습니다.
또한, denoise, mix-up, label-smoothing 등과 같은 다양한 이미지 전처리를 시도하여 성능을 높이려 했으나, 이미지를 처음 다뤄본 저희 팀으로썬 한계가 존재하여 이미지 전처리는 최소한으로 하고 모델에 집중했습니다. 위에서 언급한대로 배치 사이즈, 폴드 수, 에폭 수를 다양하게 설정하여 주어진 시간안에 단계적인 접근을 시도했습니다.
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