Kaggle木薯病害分类

我要吃麦旋风-OpenBayes

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12-01--------在kaggle上的第一个比赛,0.900, 先占个坑,慢慢刷锅

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12-06 -------更新,成绩无变化
模型eff-b4 baseline,最近跑了很多实验都没用呀,离谱

**
2019数据 没用
加了去年的数据 没用
albu策略改进 没用
swsl-resnext101/seresnext50 没用
8tta 没用(base 3tta)
基于类别数量的loss比重 没用**
多折训练懒得试了,跑训练太久了

(最气的是Kaggle跑训练一会儿不管就给你重置了,白跑!心里一万只草泥马路过!!!啊啊啊啊抓狂!)

接下来的实验:
图像Size/Focal loss/伪标签,另外得考虑一下别的角度了

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12-09 -------更新,成绩 0.902
Amazing, b3/b4俩0.9的模型融合一下就蹦到0.902了
尝试了一下平衡采样,但是这样做好像是根据类别最少的来划分,导致训练的数据少的可怜,自然不会有作用
sampler=BalanceClassSampler(labels=train_['label'].values, mode="downsampling")

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12.21--------更新,成绩无变化
这两周一直在忙别的事情,翻了翻讨论区,看了看大佬们的各种各样的思路分享,挑了几个试了一下,CV可能会改善,LB基本没得用- -
还是先瞅瞅数据平衡吧

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顺便推荐个算力平台,OpenBayes,我用着挺方便的,另外有个自动调参的功能还没瞅,过段时间看看有没有用。

用我的专用邀请链接,注册 OpenBayes,双方各获得 60 分钟 vGPU 使用时长,支持累积,永久有效:
https://openbayes.com/console/signup?r=sky-fly1_Wmcj

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2021-02-22 ——铜牌
1月份到1月20多自己又抽时间做了一些,不过改善不大,孤军奋战了大半个月,搞不动了,放假后也没有关注这个了, 后来这两天才看到私榜和排名都出了,果然Shake了呀,Kaggle系统自动把我一个月前提交的两个靠前的分数交了私榜,最后0.8990,竟然混了个铜牌…

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