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2023.09.16 ~ 2023.09.17 09:59 + Google Calendar
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[Private 4th] LSTM + custom loss + max ensemble

부승이

공동작성자

2023.09.26 21:18 2,761 Views language

너무나 많은 것을 배운 값진 대회였습니다.
정형 데이터를 많이 다뤄보지 않아 많이 미숙했던것 같고 이번 기회로 많이 배워갑니다.
특히 데이터 분석이 얼마나 중요한지 다시 한 번 깨달았습니다.
코드에 대한 궁금증은 얼마든지 물어봐주시면 답변 드리겠습니다.

Code

4 Comments

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yeet

2023.09.29 18:39

역시 4등은 다르네요!!

진욱

2023.09.29 21:21

치킨마요덮밥...보고싶네요

쥬혁이

2023.10.16 15:59

잘 봤습니다 ^^,, WeightedAbsoluteErrorLoss는 무엇을 의도한 건가요? 그리고 저 로스를 사용하기 전과 후의 정확도 차이가 얼마나 있었나요?

부승이

2023.10.16 16:19

이번 대회의 평가방식이 MSE Loss와는 조금 다른 형태라고 생각을 해서 Baseline의 mse loss를 그대로 사용하는 것보다 대회의 평가방식대로 loss를 구현한다면 좀 더 score가 높게 나오지 않을까 하여 사용하게 되었습니다!
대회 초반에 구현을 해서 낮은 점수에서 비교밖에 해보지 못했는데 기존 0.47정도에서 0.51정도로 향샹하는 효과를 확인했습니다!

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[Private 32nd] stacked_LSTM

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[Private 4th] LSTM + custom loss + max ensemble

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