第一次参加阿里天池赛,也是第一次完整的参加比赛,记录一下参赛的过程,做了哪些方面的工作(*^▽^*)。(纯小白)
一、简单的数据增强与调参:
无任何处理的基线在65左右 ,进行了简单的调参上涨到67左右。


在此基础上加入了pytorch自带的transforms对数据进行简单的增强,成绩略微上升。
二、加入GAN生成对抗样本
本次比赛主要使用了CGAN生成对抗样本,对10个分类标签产生对抗样本共计3万多张(太多了),加入到网络进行训练,成绩提升了4点左右。

但是我对我自己写的生成对抗样本的CGAN存在怀疑的态度,感觉不太对,后面再研究一下。
三、mixup数据增强方式
mixup数据增强方式,其主要的思想在于:
从训练数据中随机抽样的两个样本
在加入mixup数据增强分数提高到77左右

还是太低了,接下来可能打算用用其他方法进行尝试。
博主分享了初次参加阿里天池赛的经历,通过数据增强技术提升模型表现。首先,简单的参数调整将基线得分提高到67。接着,利用PyTorch的transforms模块进一步增强数据。然后,采用CGAN生成对抗样本,使成绩提升约4点。最后,应用mixup策略,得分提高到77。尽管成绩仍有待提升,博主计划继续探索其他方法以优化模型。
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