As pessoas que competem em competições são verdadeiramente apaixonadas, há sempre um estouro de ideias, sempre um excesso de talentos.
Para nós, foi apenas dar o melhor de nós e viver por algumas semanas com o mínimo de sono e quebrar e construir ambientes conda enquanto tentamos converter as idéias compartilhadas nas discussões em código.
Sempre foi uma meta dos meus sonhos ter um bom desempenho nas competições de kaggle. Para começar, eu tinha mantido a barra em 2 submissões de 25%.
Embora a competição tenha um grande número de arquivos e alguns desafios interessantes, buscamos o melhor para uma medalha.
Objetivo: O objetivo é identificar o (s) doodle (s) de um conjunto de dados de arquivos CSV contendo as informações para "desenhar" ou criá-los.
Pessoalmente, eu já tinha feito um grande número de MOOC (s) e eu estava confiante, dado que quantas vezes eu tinha ido sobre a definição de uma CNN, seria muito fácil conseguir uma medalha de bronze. Claro, eu estava muito errado.
Somos muito gratos ao Mestre Kaggle Radek Osmulski por compartilhar seu pacote inicial Fast.ai – construímos em cima dele junto com alguns truques do Grande Mestre Beluga.
Erro 1: Como iniciante, é sempre sugestivo começar uma competição de kaggle quando a competição é nova.
O número de ideias que transbordam em uma competição é enorme! Mesmo os melhores marcadores do LB são muito generosos em compartilhar sua abordagem – é só uma questão de saber se poderíamos descobrir as pepitas que faltavam na informação e sermos capazes de converter suas ideias em código.
O pacote inicial trabalha com 1% dos dados, tentei experimentar 5% dos dados, seguido por 10% dos dados e isso mostrou um aumento consistente no desempenho.
Em seguida: decidi jogar todos os dados no modelo, o treinamento durou ~ 50 horas na minha GPU de 8 GB. Esperávamos uma pontuação máxima com essa abordagem e, em vez disso, a precisão do modelo caiu no chão!
Lição aprendida: os experimentos são muito importantes e, portanto, a validação. O pacote inicial depende de “desenhar” as imagens na memória e depois treinar o modelo nelas. O problema com o Linux é que ele mantém um limite no número de arquivos, a menos que esteja formatado especificamente contra isso.
Não fizemos uma verificação de validação e treinamos contra uma parte dos dados. Um conjunto de validação reflexiva é certamente algo que você deve instalar ao iniciar.
Conjunto: Nosso melhor envio foi um “Blend” de um ResNet 152 treinado com fastai (v1) em 20% do dataset e o MobileNet Kernel da Kaggle GM Beluga.
Você encontrará muitas discussões melhores nas discussões da competição, então, por favor, desculpe esta postagem se essas ideias não lhe derem uma nota no Top LB.
Finalmente, eu prometi competir muito mais, esperançosamente, você encontrará o time “rm-rf /” em algum lugar no LB nas recentes competições.
Eu fui mordido pelo "Kaggle Bug" e eu provavelmente preferiria competir no futuro por me inscrever para mais MOOC (s)
Um write-up da minha primeira experiência de competição kaggle Sanyam Bhutani Blocked Unblock Seguir Seguindo 25 de dezembro Foto de…
Tivemos muito trabalho a fazer - mesmo depois da publicação dos resultados finais. Julio Cezar Silva Blocked Desbloquear Seguir Seguindo…
Este é um resumo de como a equipe "rm-rf /" alcançou o Top 30% em nossa primeira competição de kaggle: O "Quick, Draw! Desafio de Reconhecimento do Doodle ”da Equipe do Google AI, hospedado no kaggle.
Imagine isto: Uma corrida que dura três meses. Não há linha de chegada, há altas pontuações. Você é um corredor experiente em sua escola.
Você é contra as pessoas correndo em SuperCars (GrandMasters com muita experiência) enquanto eu estava correndo descalço. Claro, eu era muito bom contra meus amigos, mas contra um carro?
Pessoalmente, eu aprendi muito mais no 1 mês de competição do que qualquer MOOC de 1 mês que eu já aceitei.