我要吃麦旋风-OpenBayes
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12-01--------在kaggle上的第一个比赛，0.900， 先占个坑，慢慢刷锅
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12-06 -------更新，成绩无变化
模型eff-b4 baseline，最近跑了很多实验都没用呀，离谱
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2019数据 没用
加了去年的数据 没用
albu策略改进 没用
swsl-resnext101/seresnext50 没用
8tta 没用(base 3tta)
基于类别数量的loss比重 没用**
多折训练懒得试了，跑训练太久了
（最气的是Kaggle跑训练一会儿不管就给你重置了，白跑！心里一万只草泥马路过！！！啊啊啊啊抓狂！)
接下来的实验：
图像Size/Focal loss/伪标签，另外得考虑一下别的角度了
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12-09 -------更新，成绩 0.902
Amazing， b3/b4俩0.9的模型融合一下就蹦到0.902了
尝试了一下平衡采样，但是这样做好像是根据类别最少的来划分，导致训练的数据少的可怜，自然不会有作用
sampler=BalanceClassSampler(labels=train_['label'].values, mode="downsampling")
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12.21--------更新，成绩无变化
这两周一直在忙别的事情，翻了翻讨论区，看了看大佬们的各种各样的思路分享，挑了几个试了一下，CV可能会改善，LB基本没得用- -
还是先瞅瞅数据平衡吧
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顺便推荐个算力平台，OpenBayes，我用着挺方便的，另外有个自动调参的功能还没瞅，过段时间看看有没有用。
用我的专用邀请链接，注册 OpenBayes，双方各获得 60 分钟 vGPU 使用时长，支持累积，永久有效：
https://openbayes.com/console/signup?r=sky-fly1_Wmcj
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2021-02-22 ——铜牌
1月份到1月20多自己又抽时间做了一些，不过改善不大，孤军奋战了大半个月，搞不动了，放假后也没有关注这个了， 后来这两天才看到私榜和排名都出了，果然Shake了呀，Kaggle系统自动把我一个月前提交的两个靠前的分数交了私榜，最后0.8990，竟然混了个铜牌…