Day 1. Monday → 추석 연휴
✏️ 복습
- inductive bias & representation
https://velog.io/@kupulau/inductive-bias와-representation - hybrid model
https://velog.io/@kupulau/hybrid-model - 다양한 모델 학습 방법
https://velog.io/@kupulau/다양한-모델-학습-방법
Day 2. Tuesday → 추석 연휴
✏️ 복습
- 경진대회 baseline code 분석 🔥저작권 주의🔥
https://velog.io/@kupulau/Image-classification-competition-코드-분석 - 모델 학습 프로세스
https://velog.io/@kupulau/모델-학습-프로세스 - 효율적인 학습 방법
https://velog.io/@kupulau/데이터-처리-최적화
Day 3. Wednesday → 추석 연휴
✏️ 복습
- 모델 성능 평가와 향상
https://velog.io/@kupulau/모델-성능-평가와-향상
📋 Memo
- torchvision은 PIL image를 input으로 넣어줘야되고, Albumentations numpy array를 input으로 넣어줘야 한다. (→ colab image transform practice.ipynb 참조)
- 스케치 이미지 분류 경진대회 대책 회의
Day 4. Thursday → 새로고침 데이
✏️ 복습
- 강의 수강 완료
🏠 Homework
- 기본 과제 1 완료 :
warp_perspective를 이용해서 Albumentation transform 직접 구현하는 방법을 익혔다. 모델을 학습시키기 전 이미지 전처리에 대해 배웠다. - 기본 과제 2 완료 : 모델 학습 pipeline을 직접 구현해보며 학습의 전체적인 과정을 이해할수 있었다.
Day 5. Friday
✏️ 복습
- 강의 수강 완료
🙌🏻 Peer Session
- 스케치 이미지 분류 경진대회 대책 회의
🏠 Homework
- 기본 과제 3 완료 : cross validation과 ensemble을 구현하며 모델 성능을 향상시키는 방법을 익혔다.
📋 Memo
두런 두런 시간에 다같이 고민을 나눠보고 어떻게 대처하면 현명할지 얘기할 수 있어서 힐링되고 유익했다.
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