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전체보기[감정분류 모델 태스크] 솔루션
이미지에 상응하는 7가지 감정의 종류를 분류하는 Task이다. 해당 Task의 baseline으로 모델을 구축하여 학습을 하는데 주어진 baseline에서 conv2D, pooling, batchnorm 등을 추가하여 임의로 새로운 CNN 모델을 구축할 수 있었으며 임의로 새로 구축한 모델과 사전 학습된 모델을 load하여 사용한 것에서 성능을 비교할 수 있었다. 사전학습된 모델을 사용한 경우, fine-tuning으로 모델의 성능을 향상시키고자 하였다. 사용된 기법은 freeze로 학습되는 범위 및 특정 영역을 지정하고 dropout과 같은 normalize를 사용하여 성능을 향상한다. 또한, 파이퍼파라미터 튜닝으로 batch size, epoch, learning rate와 같은 값의 변경으로 모델의 성능을 비교할 수 있었다. data augmentation(rotation, flip, mix 등)을 사용하여 모델을 성능 추이를 비교할 수 있었다.하지만, baseline 자체의 성능에서 학습의 어려움이 있었고 성능 향상이 되지 못 한 것이 본 Task 수행에서 개선점이라 생각한다. 성능 향상을 위해 데이터에 대해서 보다 더 이해도를 높이고 모델 학습에 대한 고려를 해야 할 필요가 있다.
yen
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[진안홍상 품질 분류] 솔루션
홍삼 X-ray 데이터에 상응하는 홍삼 품질을 상, 중, 하 3개의 클래스로 분류 하는 것이다. 해당 Task의 baseline으로 모델을 구축하여 학습을 하는데 주어진 baseline에서 conv2D, pooling, batchnorm 등을 추가하여 임의로 새로운 CNN 모델을 구축할 수 있었으며 임의로 새로 구축한 모델과 사전 학습된 모델을 load하여 사용한 것에서 성능을 비교할 수 있었다. 사전학습된 모델을 사용한 경우, fine-tuning으로 모델의 성능을 향상시키고자 하였다. 사용된 기법은 freeze로 학습되는 범위 및 특정 영역을 지정하고 fully connected layer에 dropout과 같은 normalize를 사용하여 성능을 향상한다. 또한, 파이퍼파라미터 튜닝으로 Batch size, epoch, learning rate와 같은 값의 변경으로 모델의 성능을 비교할 수 있었다.data augmentation(rotation, flip, mix 등)을 사용하여 모델을 성능을 비교할 수 있었다.해당 task의 데이터가 상대적으로 적기에 모델을 구축하는 방법에서 적확한 적용이 않은 것이 개선점이라 생각한다.
yen
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AI실전연구프로젝트 Solution 2023315119 최인열
상위권에 비해 비교적 낮은 점수로 높은 등수를 하게 되었는데, 해결 과정을 공유합니다. 우선 해당 Task에 대한 이해가 먼저 필요한데,훈련 데이터에는 정상 데이터만 존재하고시험 데이터에는 정상과 이상데이터가 존재하는 경우입니다. 따라서 베이스라인의 경우 오토인코더를 활용해 입력과 출력이 같게 만들어, 만약 이 차이가 커진다면 이상 데이터로 판단하는 메커니즘을 활용했습니다. 따라서 훈련데이터를 활용해 정상 데이터의 임계 범위를 정할 수 있습니다. 보통 Q3-Q1을 IQR이라고 하고,Q3 + 1.5 * IQR을 이상치의 범위라고 보통 간주합니다.반대로도 작용할 수 있지만, Loss는 양의 값으로 증가하므로 양의 이상치만 판단했습니다.이 때 이상치도 많이 조절해봤습니다. 상위 99% 부터 75%까지 다 해봤지만 다이나믹한 성능향상은 없었습니다.무언가 메커니즘적으로 부족하다는 느낌을 많이 받았습니다.
인디
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AI실전연구프로젝트 Solution 2023315119 최인열
2등을 하게 되어서 솔루션을 남깁니다. 저는 베이스라인이 XGBoost였지만, 칼럼의 수가 굉장히 많다는 것을 알고 비선형 문제로 해결하고 싶어 NN으로 해결하였습니다. 각 선형 레이어를 지나면서 relu 활성화함수를 이용하고,dropout을 이용해서 오버피팅을 방지했습니다loss는 크로스엔트로피를 사용하고, 옵티마이저는 아담을 사용했습니다. 비교적 쉬운 Task라고 생각하고, 칼럼의 수가 굉장히 많은데 이를 잘 반영하기 위해서 어떤 전략을 써야할 지 고민해볼만한 문제라고 생각합니다.
인디
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AI실전연구프로젝트 Solution 2023315119 최인열
안녕하세요. 운좋게 1등을 한 것 같아 기분이 좋네요.저는 대부분의 Taks를 Pretrained 모델을 사용해서 해결했습니다. 기존 베이스라인은 모두 버리고, Classfication Task 이므로 ResNet50을 사용해서 문제를 해결하려고 하였습니다.하이퍼파라미터 튜닝을 진행하진 않았고, 모델의 파라미터를 계속 저장하면서 validataion loss가 제일 작은 값을 이용해서 inference를 진행했습니다.중간에 convert_to_rgb 함수를 이용해서 ResNet이 원하는 RGB 형태의 차원으로 Gray Scale의 화훼 이미지를 변환하는 작업만 수행하면 나머지는 쉽게 수행됩니다. validation의 중요성과, Pretrained model의 강력함을 알 수 있었던 Task였습니다…
인디
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주파수 기반 누수음 감지 _ 김학호 2023310374
모델은 기존의 베이스라인에서 제공한 XGBoost를 사용하였습니다. 하이퍼파라미터만 조정을 하였습니다. model = XGBClassifier( learning_rate=0.05, # 학습률 n_estimators=10000, # 부스팅 라운드 수 max_depth=8, # 트리의 최대 깊이 min_child_weight=0.4, # 최소 자식 가중치 gamma=0, # 노드 분할을 위한 최소 손실 감소량 eval_metric='mlogloss' # 다중 클래스 분류의 경우 'mlogloss' 사용더 쉽게, 깊게 트리를 생성 할 수 있도록 설정하여 더 많은 정보를 학습할 수 있게 조정했습니다.
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