피어세션

  • efficient좀더!
  • resnet18은 좀 낮았다.
  • 나이별로 모델 앙상블했다.
  • 오버샘플링
    • 적은데이터를 늘리기

  • adamw도 좋았다한다.

  • 공개된 데이터셋에 적용해서 포트폴리오 만들어보는거?

마스터세션

  • 자그마한 팁
  • 가상환경
    • 환경변수설정
    • conda는 크다.
    • virtual_env따로 만들기도한다.
  • VScode설정
    • 서버의 환경을 로컬에서 가져다가 쓰는 가이드
    • extension
      • python설치
      • remote ssh
    • command palett다루기
    • tmux
    • 테마 드라큘라 추천하심
    • image tile viewr
      • 이미지를 보는 extension
    • pytorch snippets
      • 단축어
  • 파이썬 도와주는 링크해주는것
    • jedi
    • pylance
  • 디버그
    • launch.json설정
    • type은 파일의 타입
    • program은 실행할 파일
    • args는 실행시 넣어줄 argument들
    • env는 파이썬 환경설정

오늘 한일

  • 제공된 베이스코드(학습과 평가)를 확인
  • python 형식 확인

어떻게 했는지

  • 베이스코드를 따라서 작성
  • 베이스코드를 보면서 직접만든 모델이나 구조를 넣어보려고 함

좋았던 점

  • 일단 전체적으로 돌아가게 되었고, 모델학습과 불러와서 평가하는것도 돌려보았다.
  • 기본 모델로는 14%, resnet50으로는 50이상을 얻었다.

아쉬운 점

  • 이게 제대로 작동되는지 알 수 없음
  • 오래걸려서 바로 확인이 어렵다.
  • efficientnet이 좋다고했는데 제대로 적용을 못했는지 더 떨어졌다.
  • 아직 코드를 완벽히 흡수하지 못하였다.