CrazySummerday

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    答辩的项目

临了也没把成绩刷上去,分享一些失败经验。。。

Batch大小为100,循环次数为16次,损失函数优化完,最终完成评分为68.3。

最后更新 2019/11/04 16:51 阅读 247

脸部年龄判断

最后更新 2019/11/04 16:51

阅读 247

VGG PyTorch

1、任务分析
年龄识别任务本身是非常具有挑战性的,这个比赛将年龄划分成了10个阶段,既可以按照目前的主流思路多级回归(ssrnet)来做,也可以将其看成一个典型的10分类。在我的实验中,多级回归的效果并不好,最终采取的是直接分类。

2、数据分析
提供的数据是检测对齐好的人脸图像,按人脸识别的数据处理经验,一些常用的数据增强手段并不适合本任务,我在实验中只添加了随机水平flip。另外训练数据不平衡,在加载数据时可以尝试数据平衡采样(ImbalancedDatasetSampler)。

3、调参的失败经验
(1)baseline尝试
尝试了ResNet系列、VGG系列、SeNet系列、MobileNet系列、DenseNet系列,基本上能试的网络都尝试了一遍,结果都出现较严重的过拟合现象,最终居然是VGG的效果最好。。。

(2)常规操作都试一试,标签平滑能涨点。

(3)怎么解决过拟合是个头大的问题,最终也没有解决好,期待前两名大神的经验分享!
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