위성 영상을 활용한 북극 해빙 예측 AI 경진대회

월간 데이콘 13 | 극지연구소 | 비전 | 시계열 | 북극 | 해빙 | MAE/F1

  • Prize : 총 100만원
  • 728명
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Private 14위, score: 4.82142, ConvLSTM

IDW Follower 0 Following 0
2021.04.17 22:13 559 Views language
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Dobby님과 다른 분들이 올려주신 게시글을 보면서 여러가지 내용들을 배울 수 있었습니다. 감사드립니다.

저는 DACON.Dobby 님이 올려주신 Baseline 코드를 참고했습니다.

충분히 좋은 성능을 보인다고 생각해서, 모델 구조에 큰 변화를 주진 않았습니다.

대신, 데이터셋의 구축과 데이터 전처리에 신경을 썼습니다.

혹시 오류가 있거나 궁금하신 점이 있으시다면 성심껏 답변드리겠습니다.

Code
Saturday.K
2021.04.17 22:34

한번 학습한 결과내에서 앙상블하는 것은 처음 보았지만 모델 예측결과의 안정성을 높일 수 있는 아이디어인거 같습니다.  제로패딩을 위성사진을 가운데로 가게 했을 때 예측결과가 기존 패딩 결과와 비교해서 좋은결과가 나왔는지 궁금합니다.  수고하셨습니다~

IDW
2021.04.20 19:14

답변이 늦었습니다.

저는 제로 패딩을 가운데로 가게 했을 때,
Public 기준 0.09  Private 기준 0.01 향상 효과가 있었습니다.

EDA 글, 코드공유 글 잘 보았습니다. 고생 많으셨습니다~

너무 멋있네요.

한번의 학습 결과에서 얻어진 여러개의 체크포인트를 앙상블 하는 방법은 Transformer가 소개된 "Attention is All You Need" (https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf) 논문에서도 사용된 방법으로 알고있습니다. 

고생하셨습니다.

IDW
2021.04.20 19:13

감사합니다.

한 번 읽어보고 싶은 논문이었는데, 좋은 논문 추천해주셔서 감사드립니다. 이 기회에 한번 읽어봐야 겠네요.

어셈블리어님도 고생 많으셨습니다.

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