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【李宏毅2022 机器学习春】2022-作业说明hw3

文章目录

    • 2022-作业说明hw3
      • 学习目标
      • 数据集介绍
      • baseline
      • 模型选择
      • 数据增强
        • mixup
      • Test Time Augmentation（需要做多次才能显现它的优势，最后的test的加权多一点比较好）
      • Cross validation（需要对数据集做更改，这样就能train好几个model，不想做cross validation就把验证集划少一点，不需要这么多，只是用来验证 有无overfitting）
      • ensemble（average比较简单，voting可能会出现平手的情况需要处理）
      • 没有GPU资源可以用Kaggle
        • kaggle时间管理
      • checkpoing 重新恢复训练（一种长时间避免断掉的技巧）
      • train多个model来做ensemble更保险
      • Experimental Tips
      • Other tricks...
      • colab IO很慢，建议用kaggle
    • Q1.数据增强
    • Q2.残差连接
    • print 维度，不用自己计算
    • 训练 早停策略

2022-作业说明hw3

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学习目标

【李宏毅2022 机器学习春】2022-作业说明hw3_第1张图片

数据集介绍

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baseline

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模型选择

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数据增强

【李宏毅2022 机器学习春】2022-作业说明hw3_第5张图片

mixup

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使用mixup 需要改的地方
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Test Time Augmentation（需要做多次才能显现它的优势，最后的test的加权多一点比较好）

【李宏毅2022 机器学习春】2022-作业说明hw3_第8张图片
【李宏毅2022 机器学习春】2022-作业说明hw3_第9张图片

Cross validation（需要对数据集做更改，这样就能train好几个model，不想做cross validation就把验证集划少一点，不需要这么多，只是用来验证 有无overfitting）

【李宏毅2022 机器学习春】2022-作业说明hw3_第10张图片
【李宏毅2022 机器学习春】2022-作业说明hw3_第11张图片

ensemble（average比较简单，voting可能会出现平手的情况需要处理）

【李宏毅2022 机器学习春】2022-作业说明hw3_第12张图片

没有GPU资源可以用Kaggle

【李宏毅2022 机器学习春】2022-作业说明hw3_第13张图片
【李宏毅2022 机器学习春】2022-作业说明hw3_第14张图片

kaggle时间管理

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【李宏毅2022 机器学习春】2022-作业说明hw3_第16张图片
【李宏毅2022 机器学习春】2022-作业说明hw3_第17张图片

checkpoing 重新恢复训练（一种长时间避免断掉的技巧）

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train多个model来做ensemble更保险

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Experimental Tips

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Other tricks…

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colab IO很慢，建议用kaggle

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Q1.数据增强

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Q2.残差连接

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提供的code 实作残差连接
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【李宏毅2022 机器学习春】2022-作业说明hw3_第26张图片

print 维度，不用自己计算

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训练 早停策略

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