Alpha冲刺(1/3)

已经完成的工作

1.AI研习社冠军代码复现:

该代码基于PyTorch框架。目前已经成功复现该代码(基于EfficientNetB3)，且利用Colab平台提供的GPU资源完成了10个epoch的训练。当前达到的最高精度是87.875%

另外，由于Colab提供的GPU资源有限(每当连续使用4h就要禁用24h)，另外使用百度的PaddlePaddle框架进行训练。但效果不好，当前最高精度只有85.972%

2.使用其他模型:

也尝试使用了ResNeXt101_32x8d_wsl进行训练，但是效果也不好。

计划下周完成的工作

1.代码复现:

在原有代码的基础上，继续复现Vote硬投票以提高精度。

2.使用其他模型:

继续尝试更多的模型。至少2~3个。

遇到的困难

• 模型不收敛问题

  EfficientNetB3 在迭代70Epoch之后，继续迭代时精度基本没有提高、且loss维持在1.2~1.4之间波动。当前并未想出很好的解决方案。

代码迁入记录

项目地址: https://github.com/mihara-bot/Art-picture

标签：庄薪霖,代码,冲刺,复现,Colab,GPU,Alpha,模型,精度
来源： https://www.cnblogs.com/mihara/p/15579054.html