1. 평가식
N : 모든 쿼리(테스트 데이터) 에서 시스템이 반환 한 총 예측 수
M : 모든 쿼리(테스트 데이터) 수
P(i) : i 번째의 정밀도
rel(i) : i번째의 예측이 맞으면 1, 틀리면 0
참고문헌
[1] F. Perronnin, Y. Liu, and J.-M. Renders, "A Family of Contextual Measures of Similarity between Distributions with Application to Image Retrieval," Proc. CVPR'09
[1] https://evaluations.readthedocs.io/en/latest/kaggle_2020/global_average_precision.html
2. 평가
- 일일 제출 가능 회수 : 5회
- Public Score: 전체 테스트 데이터 중 30%로 채점, 대회 기간 중 공개
- Private Score: 나머지 테스트 데이터로 채점, 대회 종료 직후 공개
- 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일을 선택해야 함.
(최종 파일 미선택시 처음으로 제출한 파일로 자동 선택됨)
- 대회 직후 공개되는 Private 랭킹은 최종 순위가 아니며 코드 검증 후 수상자가 결정됨
3. 외부 데이터
- 외부데이터 사용 불가
- 사전학습모델 (pretrained model) 사용 가능
4. 개인 및 팀 병합 규정
- 개인 참가 방법 : 팀 신청 없이, 자유롭게 제출 창에서 제출 가능
- 단체 혹은 기관 참여시 별도의 절차 필요(More > 공지사항> 게시글 확인)
- 팀 참가 방법 : 팀 배너에서 가능, 상세 내용은 팀 배너에서 팀 병합 정책 확인
- 하나의 대회에는 하나의 팀으로만 등록 가능
- 팀 병합 후 해체 및 개인 참가 불가
- 팀의 수상 요건 충족 시 팀의 대표가 수상
5. 코드 제출 규칙
- 입상자는 데이콘에서 안내한 양식에 맞추어 코드 제출
- 코드에 ‘/data’ 데이터 입/출력 경로 포함
- 제출 코드는 리더보드 점수를 복원할 수 있어야 함
- 모든 코드는 오류 없이 실행되어야 함 (라이브러리 로딩 코드 포함)
- 코드와 주석의 인코딩은 UTF-8 사용
- 코드 제출에 관한 안내는 평가 대상자에게 일괄 발송 예정
Prize :
1,500만원
