想吃多但不想长胖

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秃头识别趣味新手赛top5——答辩

Batch大小为64,循环次数为60次,损失函数优化完,最终完成评分为97.69。

最后更新 2020/08/10 10:52 阅读 259

秃头识别趣味新手赛

最后更新 2020/08/10 10:52

阅读 259

CNN

比赛结果:97.69 top5 

从数据集上分析:本数据集较为简单,分为秃头和不秃头两类,图像内容清晰,无遮挡物,很容易就能打出高分(虽然这样说但是后面提点很是困难)

 将数据集按9:1划分训练集和验证集 

数据增强方法: 

训练集上: Resize、RandomCrop、RandomHorizontalFlip、RandomVerticalFlip、ToTensor、Normalize 

测试集上: Resize、TenCrop 

模型选定:因为这次数据集较为简单,在多次对比下,我发现了用深层模型的表现反而会比浅层模型更差,因此我选择使用efficientnet-b1网络,基于imagenet预训练模型,这样能取得较好的成绩。

 超参设定: Lr=0.05 Warmup,total_epoch=5 优化器:SGD 学习率衰减函数:ReduceLROnPlateau Label smoothing ,smoothing=0.1

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