[P_stage] - week 4 Day 4

[Day4] 2021/08/26

강의리뷰

• 학습 프로세스 요소 : Loss, Optimizer, Metric
• Loss함수 = Cost함수 = Error함수
  • loss.backward() : 모델의 파라미터의 grad값 업데이트.
  • Focal loss: Class Imbalance문제에 사용 (오?)
• Optimizer: 어느 방향으로 얼마나 움직일지
  • StepLR, CosineAnnealingLR, ReduceLROnPlateau
• Metric: 학습된 모델의 객관적 평가 지표
  • Accuracy: Class 밸런스 적절
  • F1-Score: Class Imbalance
• 학습 프로세스
  

-이미지분류 7,8강: Training Inference

• Inference 프로세스
  

이미지 분류대회 준비

• timm 라이브러리를 이용한 efficientnetb3 학습결과(NUM_EPOCH = 10, BATCH_SIZE = 32, LEARNING_RATE = 0.002) -> 리더보드 제출 결과: 42%.....ㅡㅡ후....^^
  :

  (성별에 대해)
  
  (나이에 대해)
  

• transform하나 추가하고...셔플추가하고 에폭 30으로..학습진행중

피어세션 & 멘토링

• 각자 학습 상황 보고 및 전처리 방안 모색 상황 보고
• 멘토님의 꿀팁 tmux사용법 (굳)

마무리

• 아니아니아니....리더보드 결과가 충격적입니다^_^ 더 열심히 알아봐야겠습니다..또 60+데이터를 정확히 구분하지 못하는 것을 봐선 이를 해결할 방안이 시급해보입니다.. 띠로리쓰