Issues
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TaylorCrossEntropyLossを試す
#41 opened - 0
TPUを導入する
#40 opened - 0
Visioin Transformerを試す
#39 opened - 0
seresnextを試す
#38 opened - 0
fmixを試す
#37 opened - 0
mixupを試す
#36 opened - 0
fold数を上げる
#35 opened - 0
推論時にbatch_sizeを大きくする。
#34 opened - 0
subにかかった時間を測定する
#33 opened - 0
外部データのCVと2020データのCVの両方をモニターする
#32 opened - 0
denoiseしてみる。
#31 opened - 0
推論時に、学習時より画像サイズを少し大きくする。
#30 opened - 0
画像のサイズを上げる
#29 opened - 0
AutoAugmentationを試す。
#28 opened - 0
CutMixを試す。
#27 opened - 0
過去コンペのデータを導入する。
#26 opened - 0
Symmetric Cross Entropy Lossを試す。
#25 opened - 0
後半のepochのモデルをアンサンブルする
#24 opened - 0
stackingをする
#23 opened - 0
複数のモデルでMean Averageをとる。
#22 opened - 0
seed Averagingを試す
#21 opened - 0
モデルを大きくする
#20 opened - 0
Augmentationをさらに充実させる
#19 opened - 0
最新optimizer、"SAM"を試す。
#18 opened - 0
SnapMixを試す。
#17 opened - 0
Augmentationのバリエーションを増やす。
#16 opened - 0
TTAを実装する。
#15 opened - 0
bi tempered loss を実装する。
#14 opened - 0
Label smoothingを実装する
#13 opened - 0
batch_sizeを大きくして学習を高速化する
#12 opened - 0
Early stoppingを実装する
#11 opened - 0
CVよりLBのスコアがいい原因について調べる
#10 opened - 0
n_foldを4に落とす
#9 opened - 0
finetuneで、徐々にパラメータを解凍できるようにする
#8 opened - 1
軽量のモデルに変える
#7 opened - 2
optimizerを新しいものに変更する
#6 opened - 1
fine tuning無しのサブ
#5 opened - 1
fine tuning のサブ
#4 opened - 1
test3
#3 opened - 1
test2
#2 opened - 0
test
#1 opened