Alpha衝刺(1/3) 莊薪霖
阿新 • • 發佈：2021-11-19
Alpha衝刺(1/3)
已經完成的工作
1.AI研習社冠軍程式碼復現:
該程式碼基於PyTorch框架。目前已經成功復現該程式碼(基於EfficientNetB3)，且利用Colab平臺提供的GPU資源完成了10個epoch的訓練。當前達到的最高精度是87.875%
另外，由於Colab提供的GPU資源有限(每當連續使用4h就要禁用24h)，另外使用百度的PaddlePaddle框架進行訓練。但效果不好，當前最高精度只有85.972%
2.使用其他模型:
也嘗試使用了ResNeXt101_32x8d_wsl進行訓練，但是效果也不好。
計劃下週完成的工作
1.程式碼復現:
在原有程式碼的基礎上，繼續復現Vote硬投票以提高精度。
2.使用其他模型:
繼續嘗試更多的模型。至少2~3個。
遇到的困難
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模型不收斂問題
EfficientNetB3 在迭代70Epoch之後，繼續迭代時精度基本沒有提高、且loss維持在1.2~1.4之間波動。當前並未想出很好的解決方案。