李宏毅深度学习HW3过BossLine

该文介绍了在Bossfood11项目中应用的技术,包括数据增强、resnet网络结构、学习率调度、dropout正则化和weightdecay优化,以及ensemble和testtimeaugmentation策略。尽管尝试了mixup,但效果不理想。训练结果显示,不同fold的准确率有所波动,最高验证集准确率为0.890805。
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深度学习李宏毅HW03 Boss food11

过Boss line使用到了的技术:

1.数据增强(torchvision.transform),使用mixup的效果不好

2.resnet

3.学习率递减+dropout+weight decay

4.ensemble(多个模型加权)

5.test time augmentation

最终得分:在这里插入图片描述

训练结果:

Folder 1 Best Train Acc: 0.861471 Best Valid Acc: 0.854067

Folder 2 Best Train Acc: 0.876448 Best Valid Acc: 0.864343

Folder 3 Best Train Acc: 0.794625 Best Valid Acc: 0.805669

Folder 4 Best Train Acc: 0.959065 Best Valid Acc: 0.890805

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链接: 代码及结果

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