[boostcourse] Day23 학습기록_minibatch28

피어세션 👨‍👨‍👦‍👦 👨‍👨‍👦

모더레이터 : 강재현

참가자 : 강재현, 권예환, 김준태, 박마루찬, 서광채, 장동건, 홍요한

대회 진행상황 공유

• ensemble 진행
  1. soft-voting (재현, 준태, 광채, (준태2 * 1.2))
  2. soft-voting (재현, 준태, 광채, 준태2(1, 4 class에만 *1.1))
  3. soft-voting (재현, 준태, 광채, 준태2, (광채2*0.9))
  4. soft-voting (재현, 광채, 준태2, 광채2)
• 확인 내용
  1. 단일 Model일 경우 50대 후반의 Class를 60대 이상으로 분류하면 F1 score가 높게 나오지만, Ensemble로 할 경우 낮아짐
  2. 동일 모델이라도 Dataset 구성에 따라 값차이가 큼

회고록

1등한 팀에서 진행한 결과를 보니, 다들 비슷한 문제를 가지고 있었던 것 같다. 나이라는 애매한 분류를 위해서 여러 방법들을 시도 했던것 같다. 상위권 팀 대부분에서 사용했던건 pseudo labeling인데, 기존에 주어진 validation data를 가지고 이미 학습된 model로 결과를 뽑은 다음

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