부스트캠프 AI Tech 2기 4주차 학습정리

4주차 학습정리

강의 복습 내용

ai competition (1~6번 포스팅)

https://velog.io/@naem1023/series/Ai-competition

과제 수행 과정 / 결과물 정리

학습 계획 수립: https://velog.io/@naem1023/TIL-train-%EA%B3%84%ED%9A%8D-%EC%A0%95%EB%A6%AC-2021.08.24

과제 수행 과정 정리: https://velog.io/@naem1023/TIL-%EC%BD%94%EB%94%A9-%EC%A0%95%EB%A6%AC-2021.08.2527

피어세션 정리

대회가 있다보니 학습을 위한 방법들을 공유했다. 가령, hyper parameter는 어떻게 줄 것인지. 어떤 모델을 쓰는 것이 과연 의미가 있는지.

내부적인 결론은 어떤 cnn 모델을 쓰든 크게 결과는 달라지지 않은 것 같다라고 결정지었다. mobilenet, resnet, efficientnet이든 소수점 아래에서 유의미한 차이가 있긴하지만 결정적인 차이를 보여주진 않았다.

일단 다양한 방법을 시도하는 것이 좋다고 의견이 모였다. 배운 것도 많을뿐더러 배운 것들을 실제로 적용해봐야하기 때문이다.

학습 회고

21/08/23: jupyter 노트북으로 여러 방법들 실험해 대회에 제출 21/08/24: jupyter 노트북으로 실험한 내용들을 pipeline으로 만들어서 프로젝트 구성. 21/08/25: efficientnet-b7, VOLO, BiT, CaiT를 시도 21/08/26: efficientnet-b4, resnet18로 간단하게 테스팅하면서 프로젝트 개선 21/08/27: cut mix 구현