[네이버 부스트 캠프] AI-Tech - week5(3)

September 1, 2021

학습기록 - 24

efficientnet_b3a_1 : 데이터 비율 맞춰서 돌리기 ( wear : not wear : incorrect = 1000 : 1000 : 700 ) → 모두 1
efficientnet_b3a_2 : incorrect Data 추가 ( wear : not wear : incorrect = 5000, 1400, 5000 )

→ 모두 1
efficientnet_b3a_3_normal_data : 추가 데이터 없이 돌려봄

→ 모두 1 → 여기서 뭔가 이상해짐을 느낌.. 내가 잘못 돌린 건가..
mask_All_efficientnet_e8 : early stopping 8 / 혹시 몰라서 main 다시 pull + 준혁님 부탁

→ 오류 찾음, 오류는 Mask Data 분류 작업을 진행할 때, Validation 작업에 있는 Mask 조건에서 Age, Gender가 사용하는 조건에 들어가게 되었다. 그래서 모든 분류 작업이 이상하게 진행되었던 것 같다.

earlystopping 3으로 줘서 시작 → submission clear
mask_All_efficientnet_e3_data : 데이터 추가해서 돌리기 시작 ) ( wear : not wear : incorrect = 5000, 1400, 5000 )

→ submission clear,

새로운 main branch 함수 적용해서 다시 돌려본다. -> trian, valid split 함수 적용, ..

mask_All_efficientnet_b3a_DataTest O
- k-fold : -1
- early-stopping : 3
- model : efficientnet_b3a
- data : wear, not wear, incorrect = 5000 : 5000 : 1500
mask_All_efficientnet_b3a_DataTest-2 O
- k-fold : -1
- early-stopping : 3
- model : efficientnet_b3a
- data : wear, not wear, incorrect = 1000 : 1000 : 700
mask_All_efficientnet_b3a_DataTest-3 O
- k-fold : -1
- early-stopping : 3
- model : efficientnet_b3a
- data : basic data
mask_All_efficientnet_b3a_Test_1 O → submission
- k-fold : 5
- early-stopping : 4
- model : efficientnet_b3a
- data : wear, not wear, incorrect = 5000 : 5000 : 1500
mask_All_mobilenetv2_100_b3a_DataTest O
- k-fold : -1
- early-stopping : 3
- model : mobilenetv2_100
- data : wear, not wear, incorrect = 5000 : 5000 : 1500
mask_All_mobilenetv2_100_b3a_DataTest-2
- k-fold : -1
- early-stopping : 3
- model : mobilenetv2_100
- data : wear, not wear, incorrect = 1000 : 1000 : 700

-> mobileNet에서 확실히 빨라진게 느껴졌으나 valid f1을 봤을 때 확실히 뭐가 좋아졌다고는 못하겠다!