[P1] Week 1 Day 5

가) 오늘 내 학습목표는 무엇이었나요?

1. FocalLoss
2. 자체 데이터 추가
3. 제출 기회 10번 모두 사용하기

나) 오늘 나는 내 학습목표를 달성하기 위해 무엇을 어떻게 했나요?

1. accuracy : 77.97%, f1 : 0.72%

• data_1
• 사람 기준 없이 train과 test 데이터로 분리 (train : test = 4 : 1)
• resnext50_32x4d
• transforms.CenterCrop(384)
• batch_size=4
• nn.CrossEntropyLoss()
• optim.SGD(model_ft.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
• lr_scheduler.StepLR(optimizer_ft, step_size=1, gamma=0.9)

2. accuracy : 77.08%, f1 : 0.70%

• FocalLoss()

3. accuracy : 76.52%, f1 : 0.72%

• data_1
• 사람을 기준으로 train과 test 데이터로 분리 (train : test = 4 : 1)
• 58세 이상
• efficientnet-b3
• transforms.CenterCrop(384)
• batch_size=4
• FocalLoss()
• optim.SGD(model_ft.parameters(), lr=2e-3, momentum=0.9)
• lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer_ft, T_0=10, T_mult=1, eta_min=7e-5)

4. accuracy : 75.0476%, f1 : 0.6566%

• 자체 데이터 추가
• data_1
• 사람을 기준으로 train과 test 데이터로 분리 (train : test = 4 : 1)
• resnet34
• transforms.CenterCrop(384)
• batch_size=4
• nn.CrossEntropyLoss()
• optim.SGD(model_ft.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
• lr_scheduler.StepLR(optimizer_ft, step_size=1, gamma=0.9)

다) 오늘 나는 어떤 방식으로 모델을 개선했나요?

• 개선하지 못했습니다…

라) 오늘 내가 한 행동의 결과로 어떤 지점을 달성하고, 어떠한 깨달음을 얻었나요?

• Backbone도 중요하고 Data Augmentation도 중요하지만, 무엇보다 중요한 것은 데이터 그 자체라는 깨달음을 얻었습니다.

마) 오늘 나의 학습과 시도가 크게 성공적이지 않아서 아쉬운 것은 무엇인가요? 내일은 어떻게 다르게 시도해보실 수 있을까요?

• FocalLoss가 생각보다 성공적이지 않아서 아쉬웠습니다.
• 내일은 자체 제작한 데이터를 바탕으로 시도해볼 계획입니다.

마무리

오늘보다 더 성장한 내일의 저를 기대하며, 다음 주에 뵙도록 하겠습니다.

읽어주셔서 감사합니다!