[2차 평가] Inference 재현 가능 / 학습 재수행 없이 weight 포함 제출 가능 여부

Track1 알고리즘 부문 : K리그-서울시립대 공개 AI 경진대회

Jimin1

2026.01.14 22:35 278 조회

안녕하세요. Track1 알고리즘 부문 2차 평가 관련하여 코드 검증 기준을 확인하고 싶어 문의드립니다.

저희 솔루션은 제공 데이터만 사용하며, 제출 패키지 내에서 inference.py 실행으로 Private score 재현 가능한 제출 파일이 생성됩니다.

다만 모델이 여러 단계(블렌드/게이팅/후처리)로 구성되어 있어, 최종 추론 시 **일부 중간 예측 산출물(csv; OOF/블렌드 결과)**을 “가중치 파일”처럼 포함하여 사용하고 있습니다.

질문드립니다.

코드 검증 시 “추론용 모델 가중치(Weight) 파일”은 .pkl/.pt 형태만 인정되는지, 예측 산출물(csv) 포함도 허용되는지요?
검증 기준이 “원본 데이터로부터 학습부터 전 과정 재실행”인지, 아니면 “제출 패키지로 Private score 재현 가능”이면 충분한지요?

감사합니다.

댓글 3개

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DACON.GM

2026.01.15 09:18

사전 학습 결과(모델 가중치, OOF·블렌드 등 중간 산출물)를 활용하는 경우, 해당 결과가 생성되는 학습 과정까지 포함하여 점수 재현이 가능한 전 과정 코드를 제출해야 합니다.
반면, 별도의 학습 과정 없이 허용된 사전학습 모델을 그대로 사용하여 즉시 추론이 가능한 구조라면, 추론 과정만으로 Private score 재현이 가능한 코드를 제출하면 됩니다.
즉, 제출된 코드만으로 Private 결과 재현이 가능한지 여부와 규칙 준수 여부가 검증의 핵심 기준입니다.

Jimin1

2026.01.15 12:23

결과 재현이 완벽히 똑같이 되어야 하나요? 뒤의 소수점 정도는 달라도 되나요?

DACON.GM

2026.01.15 13:37

최종 제출 점수 재현이 100% 일치하지 않더라도, 순위가 크게 변경되지 않을 수준의 차이는 감안됩니다.

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