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[Private 35th] GAT_GCN_Net
공동작성자
GAT_Conv와 GCN_Conv를 각각 2번씩 통과한 그래프 특성(52개의 atom_feature 이용)과
SMILES에서 얻은(타겟 변수와 약간의 선형 상관관계가 있는) 66개의 feature를 concat 후 fully connected layer에 통과시켰습니다.
Scaffold Split으로 Validation해서 학습했습니다.
Validation Score는 30.7로 높았는데, Public Score가 28.09로 낮아서 깜짝 놀랐습니다. 심지어 Private은 28.06으로 더 떨어졌네요.
뭔가 소 뒷발로 걷어차서 얻은 점수(?) 같아서 살짝 찝찝하긴 하지만...
원래 PPT는 안만들려고 했는데, 이번 대회에 참가하며 얻은 지식과 느낀 점이 많아 그 부분을 정리하려고 만들었습니다.(공부를 더 열심히 해야겠다는 생각도 했습니다😂)
이 코드랑 Beta regression 코드는 Github에 올릴 예정입니다.
좋은 대회 열어주신 주최사와 운영사 분들께 감사의 말씀드립니다. 본선 진출하신 분들은 발표 화이팅입니다😀
봐주셔서 감사합니다!
잘봤습니다. 공유해주셔서 감사합니다!
감사합니다!!
공유감사합니다!
봐주셔서 감사합니다!
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