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秃头识别趣味新手赛top2——答辩

Batch大小为64,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为97.8。

最后更新 2020/08/10 20:24 阅读 325

秃头识别趣味新手赛

最后更新 2020/08/10 20:24

阅读 325

EfficientNet

数据分析

  • 图片大小 200x200左右
  • 难样本:带着帽子,很难分辨是否秃头。image.pngimage.png

数据预处理

  • 切割背景:预测秃头,可以把图片的下半部分切除
  • image.png
  • image.png
  • 水平翻转
  • 选转,亮度增强
  • 随即擦除

优化器选择

  • adam 

图片大小:

  • 330

学习率

  • warm up+cosine

loss

  • softmax交叉熵损失+label smooth()

模型选择:

  • 'resnet34','densenet121','efficientnet-b0

经验分享:

  • 不同的模型集成,相同的模型不同fold集成

然后随后把我的实验log奉上,希望能对大家有用

1、25epoch  97.54%
2、1基础+随机擦除 97.69%
3、+effib1 effib2  97.47%
4、512 97.54%
5、label smooth 97.69->97.76
6、effib0->effib3  97.54%
7、resnet34->resnet50 97.54
8、smoth=0.15 97.51
9、smooth=0.2 97.62
10、adam->sgd 97.36
11、resize  30epoch 97.69
12、-resize  正方形裁剪96.85
13、正方形裁剪 97.43 
14、resnet 97.54
15、+resnet b1  97.69
16、330+cos 97.80

如果对大家有用的话,记得点赞!

本文为作者在FlyAI平台发布的原创内容,采用知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0 国际许可协议进行许可,转载请附上原文出处链接和本声明。
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