모델 아키텍처
베이스라인에 작성된 기존 모델에서 더 많은 특징 학습을 위해서 추가적인 컨볼루션레이어를 추가해주었습니다.
Conv2d(32, , kernel_size=3, padding=1)
BatchNorm2d를 사용하여 과적합을 막고 효율적인 학습이 이루어지도록 했습니다
하이퍼파라미터 튜닝
학습 에포크 수만 1에서 10로 증가시켜서 학습을 진행했습니다.
소감
토론 게시판에 글을 올리신 다른 분들의 방법을 읽어보니 제 견문이 짧아서 단순하게 기존의 베이스라인을 수정해서 정확도를 높이려고 한게 아쉽다고 느꼈습니다.