CIFAR100种图片分类练习赛

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2019-01-01 15:00:00
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2019-01-31 15:00:00
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自由训练

剩余奖金 ¥ 1,500
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当前赛题需能力值达到 $vue{itemranking} 才可以正常提交训练哦~

当前赛题仅允许 600 能力值以下的新手可以正常提交训练哦~

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您可使用自己熟悉的编辑器实现算法并通过命令行
提交任务到FlyAI云端训练。确认下载体验吗?

$vue{upDataType ? '上传样例压缩包' : '上传代码压缩包' }

请将代码文件压缩为zip格式,文件大小不超过10M 提示:请确认删除"data"⽂件夹后进行上传操作

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$vue{complete < 99 ? '上传中' : '上传完成'} $vue{complete}

$vue{fileName}
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深度学习框架

其它依赖

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  • 赛事介绍
  • 竞赛排行榜
  • 奖金记录
  • 讨论($vue{comment_count})
  • 学习资源

$vue{item.rank_name}

大赛简介

此数据集与CIFAR-10类似,不同之处在于它有100个类型,每类包含600个图像。每个类有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个小类分为20个大类,每张图片包含其所属的小类和大类标签。

参赛须知

参赛时间: 本次竞赛无时间限制,长期有效开放

参赛方式

  • 下载FlyAI样例模版进行本地调试并提交到云端使用免费GPU进行模型训练获得最终成绩得分。

参赛选手说明

  • 参赛人员身份信息需保证真实、有效,大赛主办方仅将个人信息用于赛事数据授权及颁奖使用
  • 欢迎海内外的在校学生,算法工程师和所有AI爱好者参与
  • 本次竞赛报名形式:以个人形式本地提交作品线上审核,并且以最终提交算法得分作为唯一有效成绩
  • 在比赛截止日期前,团队中成绩最高分作为本团队的最终成绩
  • 报名成功后请加入FlyAI竞赛交流群,一起学习进步!重要通知也将在群内发布,不要错过哦

比赛作品说明

  • 参赛选手需要配合组委会对比赛作品的有效性与真实性进行验证
  • 不同团队/个人,提交相似结果文件,取消双方所有人员参赛资格
  • 多开小号报名、提交,一经发现将取消参赛资格
  • 禁止使用外部链接下载代码替换本项目代码
  • 比赛过程中,通过脚本获取比赛数据,成绩无效
  • 使用线上测试集进行训练或者使用非官方提供的外部数据进行训练,成绩无效
  • 使用的预训练模型需为FlyAI官方审核通过的模型,使用非官方验证预训练模型,成绩无效
  • 提交的代码具备可解释性并且其它开源框架可复现
  • 所有相似代码将一律不通过审核!!情况多次出现者封号处理
  • 如有发现利用非正常手段作弊行为,奖金一律不发放。之前所获得奖金金额官方有权收回,情节严重者封号处理
  • 提交代码即视为阅读并同意以上比赛作品说明

大赛奖项设置

奖项说明:

奖项设置 获奖人数 奖金额度说明(按最终得分评判)
FlyAI挑战奖 所有挑战者 奖金获取标准:60<Score<=100 按照得分比例获取奖金池金额
新框架奖励 所有人 项目中首次使用排行榜中未出现的新框架搭建模型,可获得60FAI币额外积分奖励

赛事主题和数据说明

赛题描述

通过迭代自己的算法模型并提交训练,获取奖金池高额奖金。小提示:抢先更新算法排行榜,有更大机会获取高额奖金哦

数据来源

CIFAR100

数据描述

由于需要提交代码作品在云端进行训练,参赛数据集不对外开放。仅提供调试数据。

字段说明:

文件名 字段名称 字段类型 备注
image_path string 不为空 图片的相对路径
label float 大于等于 0, 小于等于 99 图片的标注标签
name int 不为空 图片上对应的类别

参考文献:

[1]Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images, Alex Krizhevsky, 2009.

评审标准

算法输入输出格式

输入字段: image_path,

输出字段: label,

评审指标说明

  • 准确率(Accuracy):对于给定的测试数据集,预测正确的样本数与实际总样本数之比
  • True,表示预测正确的样本数数量
  • Total Number of Samples,表示实际总样本数数量
  • 计算公式如下:

比赛常见问题说明

Q:比赛使用什么框架?

  • 比赛支持常用的机器学习和深度学习框架,比如TensorFlow,PyTorch,Keras,Scikit-learn、MXNet等。

Q:怎么参加比赛,需不需要提交CSV文件?

  • FlyAI竞赛平台提供免费云端GPU资源,报名后可以使用自己熟练的框架,修改main.py中的网络结构和processor.py中的数据处理;仅部分赛题支持CSV方式提交,请仔细阅读参赛方式相关内容。

Q:比赛排行榜分数怎么得到的?

  • 参加项目竞赛必须实现 model.py 中的predict_all方法。系统通过该方法,调用模型得出评分。
超过 60分 的成绩会在48小时内更新到排行榜,不要着急哦!
第三名

trick_or_treat

131.00

batch数据为64,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为99.02。

2019-04-10 10:26:43

131.00

99.02

第三名

Teenage Dream

39.00

batch数据为64,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为95.47。

2019-04-08 00:19:44

39.00

95.47

第三名

AHU张雨

batch数据为64,循环次数为5次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为84.12。

2020-07-02 21:56:43

84.12

4

你猜猜我是谁

325.00

batch数据为100,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为83.12。

2019-03-20 12:49:41

325.00

83.12

5

玄学上分

10.00

batch数据为64,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为82.09。

2019-03-31 00:03:17

10.00

82.09

6

ON-looker

batch数据为200,循环次数为15次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为78.52。

2019-10-28 01:55:28

78.52

7

Victor Hong

batch数据为500,循环次数为32次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为77.58。

2019-09-22 05:11:04

77.58

8

trickornot

batch数据为256,循环次数为5000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为75.78。

2019-04-04 01:48:03

75.78

9

善假于物

batch数据为512,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为73.32。

2019-04-03 13:49:14

73.32

10

五叶草

batch数据为36000,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为69.07。

2019-04-09 05:35:53

69.07

11

火炎焱燚

10.00

batch数据为256,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为63.38。

2019-04-14 19:56:02

10.00

63.38

12

gboy

batch数据为1024,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为60.80。

2019-06-19 21:09:12

60.80

13

cnn

batch数据为100,循环次数为320次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为59.02。

2019-06-19 19:00:54

59.02

14

加勒比

batch数据为50,循环次数为20次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为56.53。

2019-05-18 11:41:52

56.53

15

纶巾

batch数据为256,循环次数为10000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为52.23。

2019-06-07 22:07:04

52.23

16

cclxx

batch数据为128,循环次数为2000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为50.86。

2019-04-08 00:05:52

50.86

17

kongd

10.00

batch数据为1024,循环次数为5000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为50.32。

2019-04-05 05:37:52

10.00

50.32

18

看你很6哦

10.00

batch数据为128,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为49.86。

2019-04-02 18:02:34

10.00

49.86

19

人间正道是沧桑

batch数据为256,循环次数为10000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为49.40。

2019-06-07 22:59:15

49.40

20

就是很任性

10.00

batch数据为128,循环次数为5000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为49.12。

2019-03-24 13:39:32

10.00

49.12

21

zhiduanqingchang

10.00

batch数据为64,循环次数为2000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为47.73。

2019-04-03 23:20:29

10.00

47.73

22

大木淡漠

batch数据为128,循环次数为500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为43.89。

2019-04-04 09:53:16

43.89

23

Hw丶

10.00

batch数据为256,循环次数为1500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为43.40。

2019-04-03 13:18:55

10.00

43.40

24

cookie

10.00

batch数据为256,循环次数为5000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为41.90。

2019-03-20 16:01:32

10.00

41.90

25

10.00

batch数据为256,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为40.01。

2019-03-30 20:46:49

10.00

40.01

26

风雨兼程

10.00

batch数据为512,循环次数为10000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为39.07。

2019-03-17 22:34:24

10.00

39.07

27

李小白

10.00

batch数据为128,循环次数为10000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为38.19。

2019-03-24 12:56:57

10.00

38.19

28

NOBUG_W

batch数据为128,循环次数为10000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为38.12。

2019-11-22 19:25:57

38.12

29

decluster

batch数据为500,循环次数为32次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为38.12。

2019-11-26 14:23:31

38.12

30

顺子

batch数据为64,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为38.12。

2019-11-27 23:13:50

38.12

31

Swaggy

batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为38.12。

2019-12-09 20:18:11

38.12

32

illmatic

batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为38.12。

2019-12-12 16:11:46

38.12

33

Mr.m

batch数据为64,循环次数为20次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为38.12。

2019-12-31 19:47:56

38.12

34

Sherry R

batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为38.12。

2019-12-31 20:19:07

38.12

35

jjz

batch数据为128,循环次数为120次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为38.12。

2020-02-09 17:29:45

38.12

36

闻韶

batch数据为10,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为38.12。

2020-03-11 23:49:48

38.12

37

HYX1591245917

batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为38.12。

2020-06-04 12:50:05

38.12

38

本凡

batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为38.12。

2020-06-09 19:21:49

38.12

39

暖瞳★

batch数据为64,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为38.12。

2020-06-10 19:51:44

38.12

40

第七秒的鱼

batch数据为128,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为38.12。

2020-06-12 10:30:44

38.12

41

flyai会员1601107421

batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为38.12。

2020-09-26 16:19:59

38.12

42

缘起

batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为38.12。

2020-10-11 12:10:18

38.12

43

华水视觉萌新

batch数据为64,循环次数为50次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为38.12。

2021-08-10 13:22:17

38.12

44

Rank

10.00

batch数据为128,循环次数为5000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为37.91。

2019-03-29 10:28:30

10.00

37.91

45

CodeBear

batch数据为64,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为37.44。

2020-06-06 22:07:28

37.44

46

政1562827733

batch数据为128,循环次数为10000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为35.61。

2019-07-12 14:08:01

35.61

47

fan wu

batch数据为128,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为35.16。

2019-04-03 08:07:33

35.16

48

uuuuu

batch数据为256,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为34.23。

2019-04-03 21:06:48

34.23

49

风林火山

batch数据为512,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为34.14。

2019-04-07 17:17:25

34.14

50

Winteriscoming

batch数据为256,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为32.43。

2019-04-09 06:20:53

32.43

51

lyming

10.00

batch数据为256,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为29.73。

2019-03-21 08:07:12

10.00

29.73

52

Xin Yao

batch数据为64,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为27.82。

2019-07-04 15:50:17

27.82

53

lightning-zgc

batch数据为64,循环次数为10000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为26.11。

2019-04-02 14:25:38

26.11

54

bestfitting

batch数据为256,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为26.02。

2019-04-09 11:31:18

26.02

55

小北

10.00

batch数据为64,循环次数为10000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为24.03。

2019-03-29 18:32:00

10.00

24.03

56

Hnecl

10.00

batch数据为128,循环次数为5000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为20.97。

2019-03-27 22:01:19

10.00

20.97

57

cactus_6

10.00

batch数据为32,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为20.93。

2019-04-01 23:46:25

10.00

20.93

58

wrzhenian

batch数据为64,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为20.07。

2019-07-14 00:23:49

20.07

59

Zongshen

batch数据为128,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为17.75。

2019-04-03 09:05:07

17.75

60

ziz

10.00

batch数据为256,循环次数为10000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为16.25。

2019-03-26 17:13:45

10.00

16.25

61

WayPlus

batch数据为128,循环次数为500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为14.52。

2019-04-03 22:05:15

14.52

62

Jeremy

batch数据为128,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为13.32。

2019-09-16 20:04:21

13.32

63

lemonade

batch数据为128,循环次数为5000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为12.54。

2019-04-08 11:38:22

12.54

64

codePlay

10.00

batch数据为128,循环次数为200次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为10.26。

2019-04-01 00:47:06

10.00

10.26

65

Chk

batch数据为64,循环次数为300次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为8.62。

2019-12-23 14:15:35

8.62

66

Rechardgu

batch数据为128,循环次数为500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为8.47。

2019-06-04 21:52:42

8.47

67

普六茹那罗延

batch数据为32,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为7.69。

2019-05-02 18:26:38

7.69

68

decoo

batch数据为512,循环次数为200次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为7.16。

2019-04-04 01:59:38

7.16

69

探索者1553567528

10.00

batch数据为32,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为6.59。

2019-03-31 18:33:15

10.00

6.59

70

Again

batch数据为128,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为5.65。

2019-06-08 14:05:25

5.65

71

哇咔咔

10.00

batch数据为128,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为5.04。

2019-03-31 01:05:57

10.00

5.04

72

Carol

batch数据为64,循环次数为100次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为4.67。

2019-05-12 22:45:35

4.67

73

第五轻柔

batch数据为128,循环次数为100次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为4.29。

2019-07-17 22:24:41

4.29

74

小瓶盖子

10.00

batch数据为64,循环次数为200次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为3.66。

2019-04-01 21:47:56

10.00

3.66

75

Nauxnewnah

batch数据为100,循环次数为500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为3.60。

2019-04-03 19:59:45

3.60

76

CooKo1552966657

10.00

batch数据为128,循环次数为500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为2.57。

2019-03-22 19:28:36

10.00

2.57

77

NaCl

batch数据为500,循环次数为40次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为2.34。

2019-06-07 18:33:53

2.34

78

sdamu

batch数据为32,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为2.01。

2019-04-04 11:00:33

2.01

79

沉迷于深度学习不见消瘦无法自拔

10.00

batch数据为32,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为1.96。

2019-03-29 22:08:36

10.00

1.96

80

(ಡωಡ)

batch数据为256,循环次数为50次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为1.47。

2019-08-16 05:53:30

1.47

81

Value_H

10.00

batch数据为128,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为1.32。

2019-03-23 01:36:47

10.00

1.32

82

Inés莹

batch数据为64,循环次数为90次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为1.32。

2020-02-28 02:29:40

1.32

83

十九公

batch数据为32,循环次数为200次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为1.17。

2019-07-09 07:46:39

1.17

84

赦聚

batch数据为256,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为1.11。

2020-03-08 15:52:11

1.11

85

嗨你的益达

batch数据为32,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为1.04。

2019-04-18 18:19:49

1.04

86

k一起旅行

batch数据为32,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为1.03。

2019-04-02 14:30:30

1.03

87

Hallo

10.00

batch数据为128,循环次数为3333次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为1.01。

2019-03-23 00:24:38

10.00

1.01

88

ChangeBio

batch数据为64,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为1.01。

2019-04-29 20:01:01

1.01

89

LALALALALALA

10.00

batch数据为32,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.96。

2019-03-29 21:31:45

10.00

0.96

90

CHANGE

batch数据为64,循环次数为5000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.87。

2019-04-04 21:33:28

0.87

91

'code and paper'

10.00

batch数据为32,循环次数为500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.84。

2019-04-01 23:16:56

10.00

0.84

92

汐炎

batch数据为64,循环次数为200次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.83。

2019-04-28 16:20:48

0.83

93

零露

batch数据为128,循环次数为5000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.81。

2019-04-05 04:23:54

0.81

2019-04-09
唱跳RAP打篮球

模型得分为99.64,本次获得实时奖励奖金为5

2019-04-09 08:51:48

2019-04-08
Teenage Dream

模型得分为95.47,本次获得实时奖励奖金为39

2019-04-08 00:19:44

2019-04-01
cactus_6

模型得分为20.93,本次获得实时奖励奖金为10

2019-04-01 23:46:25

kongd

模型得分为12.95,本次获得实时奖励奖金为10

2019-04-01 23:27:15

'code and paper'

模型得分为0.84,本次获得实时奖励奖金为10

2019-04-01 23:16:56

小瓶盖子

模型得分为2.15,本次获得实时奖励奖金为10

2019-04-01 20:27:08

2019-04-01
看你很6哦

模型得分为2.28,本次获得实时奖励奖金为10

2019-04-01 11:45:31

2019-04-01
zhiduanqingchang

模型得分为26.59,本次获得实时奖励奖金为10

2019-04-01 02:59:41

codePlay

模型得分为10.26,本次获得实时奖励奖金为10

2019-04-01 00:47:06

2019-03-31
哇咔咔

模型得分为5.04,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-31 01:05:57

无名小辈

模型得分为48.23,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-31 00:12:58

模型得分为40.01,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-30 20:46:49

2019-03-29
沉迷于深度学习不见消瘦无法自拔

模型得分为0.96,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-29 21:50:08

LALALALALALA

模型得分为0.96,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-29 21:31:45

火炎焱燚

模型得分为0.96,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-29 16:58:06

2019-03-29
小北

模型得分为15.68,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-29 11:57:33

2019-03-29
Hw丶

模型得分为5.27,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-29 02:51:42

2019-03-28
探索者1553567528

模型得分为5.08,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-28 17:30:20

Rank

模型得分为37.57,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-28 14:17:40

2019-03-27
玄学上分

模型得分为76.17,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-27 21:21:12

Hnecl

模型得分为14.94,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-27 17:12:58

2019-03-26
ziz

模型得分为1.19,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-26 09:31:50

2019-03-23
Value_H

模型得分为1.32,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-23 01:36:47

Hallo

模型得分为1.01,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-23 00:24:38

李小白

模型得分为32.55,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-22 20:07:48

CooKo1552966657

模型得分为2.57,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-22 19:28:36

2019-03-21
就是很任性

模型得分为4.42,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-21 18:03:32

2019-03-21
trick_or_treat

模型得分为71.12,本次获得实时奖励奖金为131

2019-03-21 09:47:52

lyming

模型得分为5.97,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-21 07:37:34

2019-03-20
cookie

模型得分为38.05,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-20 13:01:39

你猜猜我是谁

模型得分为83.12,本次获得实时奖励奖金为325

2019-03-20 12:49:41

2019-03-17
风雨兼程

模型得分为38.12,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-17 22:05:43

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  • 参赛流程
  • 常见问题

第一步:参赛选手从FlyAI官网选择比赛报名,需下载样例代码

下载的项目中不包含数据集,运行main.py会自动下载调试数据集

本地调试根据不同数据集会提供10%~100%数据,全量数据提交到GPU后会自动更新替换

下载样例代码,解压后在样例代码上编写自己的模型代码,压缩后再在上传代码位置进行上传,就可以查看自己得分。

第二步:本地代码调试

本地配置Python3.5以上的运行环境,并安装项目运行所需的Python依赖包 app.json是项目的配置文件

在main.py中编写神经网络,没有框架限制

在prediction.py测试模型是否评估成功

main.py中需在class Main(FlyAI) 类中实现自己的训练过程

第三步:提交到GPU训练,保存模型

本地调试完成之后,提交代码到GPU,在全量数据上训练模型,保存最优模型。

提交GPU的方式有:网站在线提交。

第四步:评估模型,获取奖金,实时提现

GPU训练完成后,会调用prediction.py中的predict方法进行评估,并给出最后得分

高分的参赛选手,可实时获取奖金,通过微信提现

Q:如何获得奖金?

下载A:超过项目设置的最低分,根据公式计算,就可以获得奖金。

Q:比赛使用什么框架?

A:比赛支持常用的机器学习和深度学习框架,比如TensorFlow,PyTorch,Keras,Scikit-learn等。

Q:怎么参加比赛,需不需要提交csv文件?

A:FlyAI竞赛平台无需提交csv文件,在网页上点击报名,下载项目,使用你熟练的框架,修改main.py中的网络结构和数据处理,在prediction.py中进行加载模型及预测。将代码文件压缩为.zip格式,文件大小不超过10M,之后在网站进行在线提交就可以了。

Q:比赛排行榜分数怎么得到的?

A:参加项目竞赛必须实现 prediction.py 中的predict方法。调用模型得出评分。

Q:平台机器什么配置?

A:目前每个训练独占一块V100显卡,显存10G。

Q:本地数据集在哪?

A:可以本地使用ide运行 main.py 下载数据。

Q:FAI训练积分不够用怎么办?

A:目前GPU免费使用,可以进入到:我的积分,通过签到和分享等途径获得大量积分。

Q:离线训练代码不符合规范问题?

A:main.py中可以使用args.EPOCHS和args.BATCH。