[最高0.9853! @zzc1995,分数持续更新中] 动手玩Kaggle比赛------使用Gluon对原始图像文件分类(CIFAR-10) 讨论区

在数据增强上复现了google论文的code,成绩又提升了0.15

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增大了epoch又提升了一点儿

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@zzc1995 请问,你提到在数据增强上复现的google论文是哪一篇?

AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data

@zzc1995 感谢,期待你的开源代码

又提高了一点儿,有一个单模型到0.98以上了

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sherlock 的集成学习模型很好用,也容易理解,谢谢

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不知道有人看过 Deep Mutual Learning 这篇论文吗,我在代码中用了DML,但是不知道为什么最终准确率没有上升,有没有人用gluon复现过这篇论文的代码呢。

怀疑是不是我写错了

1080ti,一个epoch3分钟,300epoch就15个小时啦。。。

开心,算法改进之后又提升了,都到了98以上,集成之后0.9849

又集成了一个模型,提升了一点儿到0.9853了

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大家有没有用EfficientNet模型吗,达不到论文98.0%多。我只有达到0.8471呢

牛逼
这是怎么做到的,请分享经验,

期待你的代码开源,分享一下GitHub地址看看!

后期会分享用到的trick和借鉴复现的相关论文

谢谢,期待ing

请问有人能分享一下,CIFAR10的数据怎么转成mxnet模型需要的格式呢