생육 환경 최적화 경진대회

알고리즘 | CV | 회귀 | 생육 | NMAE

Prize : 총 300만원
774명 마감

Practice

Overview Data Code (share) Talk Leaderboard

Submission

[Baseline] Simple CNN

DACONIO

2022.04.18 09:51 5,076 Views language

안녕하세요. 데이콘입니다.

데이콘 베이스라인은 모든 참가자의 '제출'을 목표로 합니다.
해당 내용에 관한 질문은 [토크] 게시판에 게시해 주세요.

베이스라인이 여러분만의 고도화된 모델 작성에 도움이 되면 좋겠습니다.

감사합니다.
데이콘 드림

Code

Comments 2개

로그인이 필요합니다

comment

0 / 1000

ducj

2022.04.21 17:16

코드 올려주셔서 감사합니다.
공유 드리고 싶은점과 질문이 있어 댓글달아봅니다.
공유드리고 싶은점은 다름아니오라 CFG에서 이미지 조절을 해보니 잘 작동되지 않아서 보니 모델부분에 nn.Linear에 3136으로 하드코딩되어있던데,
int((CFG['IMG_SIZE']/16-1)**2*64)로 변경해서 활용했다는 점.

질문은 해당 코드를 다운로드받아 실행하였는데 시드를 고정하신거 같은데 결과가 다르게 나타난다는 점입니다.
제 결과에서는 10에포크로는 loss가 매우 크게 나타나네요. 혹시 원인이 무엇일까요?

DACONIO

2022.04.22 11:35

안녕하세요 ducj님,

먼저 질문 주신 내용에 대해 간단하게 말씀드리자면
Seed를 고정하더라도 사용자의 GPU, CPU 환경에 따라 차이가 존재할 수도 있습니다.

또한 베이스라인에서 torch.backends.cudnn.benchmark = True 이 부분이 torch.backends.cudnn.benchmark = False로 바뀐다면
좀 더 엄격한 Seed 고정을 할 수 있지만 오히려 성능이 하락할 수 있다는 단점이 있습니다.

추가로 이와 관련한 내용으로 https://pytorch.org/docs/stable/notes/randomness.html 이 부분을 참고하셔도 좋을 것 같습니다.
토크 게시판에 이러한 주제로 다른 참가자들과도 토론을 해보셔도 좋을 것 같습니다.

감사합니다.

📣 댓글 작성 창의 위치가 댓글 리스트 상단으로 이동하였습니다!

List

청경채 이미지 마스킹 방법 및 결과 공유합니다. (R)

Competition - 생육 환경 최적화 경진대회

현재 글

[Baseline] Simple CNN

Competition - 생육 환경 최적화 경진대회

Likes 15