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베이스 코드 활용하여 EDA 및 트레이닝

2021.11.26 04:56 1,463 Views language

EDA 원본 코드는 코드공유 게시판에서 찾아보실 수 있고,
모델 원본 코드는 https://github.com/EscVM/Efficient-CapsNet 에서 찾아보실 수 있습니다.
코랩에서 노트를 실행시키시면 데이콘 데이터로 학습하고 테스트하여 결과까지 받아보실 수 있으십니다.
성능이 뛰어난 코드를 공부하면서 다른 분들도 참고하시면 좋을 것 같아서 올립니다.

Code
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DACONIO
2021.11.26 12:15

안녕하세요 hanbba92 님,

먼저 좋은 코드를 공유해주셔서 정말 감사드립니다.

하지만 내부 검토 결과, 위 코드를 사용하여 제출하신 파일 "submission_Ef_net.csv"는
MNIST 원본 데이터 6만 장을 모두 사용하여 학습한 결과로 판단됩니다.
따라서 해당 결과물을 최종 결과물로 제출하실 경우, 수상자 명단에서 제외될 수도 있다는 점을 고지드리고자 합니다.
최종 결과물을 선택하실 때 참고해주시기 바랍니다.

코드를 공유해주신 점에는 다시 한번 깊은 감사의 말씀을 드립니다.
감사합니다.

hanbba92
2021.11.26 12:22

네 확인해주셔서 정말 감사합니다. 그래서 제가 submission_Ef_net(1).csv 로 다시 제출 했는데, 이 결과는 데이콘 데이터셋 5000장만을 트레인해서 나온 모델로 얻은 결과입니다. 그래서 최종제출할 때는 위의 파일로 하도록 하겠습니다. 짚어주셔서 정말 감사합니다!

no-name
2021.11.29 09:46

좋은 내용의 Code 공유 감사드립니다. 
Private Score 0.99 나온 최종 Code에서는 어떻게 접근 하셨는지 여쭤봐도 될까요?

hanbba92
2021.11.29 12:39

네, 질문 감사합니다. 제가 mnist 관련 논문을 찾아보다가 제가 구현해볼 수 있는 코드를 공유하신 분이 계셔서 코드는 그대로 쓰되, 트레인 데이터셋만 데이콘에서 제공한 것으로 바꿨습니다. 깃헙에 보시면 확인하실 수 있는데, 제가 fork한 깃헙 폴더에 utils/dataset.py 를 보시면 어떻게 데이터셋만 바꿨는지 보실 수 있으십니다. 그리고 다른 것들은 다 똑같이 했는데, 직접 구현해보시려면 gpu를 안 쓰면 다운이 되더라고요. 다른 부분도 궁금하신 것 있으시면 또 물어봐주세요~