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강의자&채점자14 서아라, 한유진 

 

 

우수과제자15 오주영

 

우수과제 선정 이유

  •  우선 kaggle competition에서 leader board 1위를 차지하였습니다. 뿐만 아니라 학습의 효율 및 정확도를 높이기 위해 Batch Normalization을 이용하신 점, overfitting을 막기 위해 Dropout 및 수업 시간에 배운 earlystopping을 이용하신 점, data의 개수를 늘리기 위해 data augmentation등 다양한 방법을 이용해 주셨습니다.
  • 또한 Image classification model로 유명한 ResNet을 이용하신 점, 데이터를 최대한 활용하기 위하여 k-fold를 이용하신 점, 그리고 Pre-trained된 densenet 모델을 활용해 보시고 이를 ensemble까지 해보신 점이 정말 인상 깊었습니다.

깃헙

https://github.com/tobigs-datamarket/tobigs-15th/blob/main/7wk_NN%EC%8B%AC%ED%99%94%26%ED%94%84%EB%A0%88%EC%9E%84%EC%9B%8C%ED%81%AC/wk7_nn_assignment_15%EA%B8%B0%20%EC%98%A4%EC%A3%BC%EC%98%81.ipynb


우수과제자15 이성범

 

우수과제 선정 이유

  • 공동으로 kaggle competition에서 leader board 1위를 차지하였습니다. 꼼꼼한 데이터 확인, seed고정을 통한 공정한 모델 비교, 각 시도마다 시각화한 결과 첨부까지 해주시는 등 다양한 방법을 이용해 주셨습니다. 
  • 또 크게 keras와 pytorch 두 가지를 나누어서 실험을 해보면서 둘의 차이점을 비교하신 점, 그리고 PCA, 모델 정의, 전처리까지 모두 깔끔하게 해주셨습니다. 
  • 추가적으로 모델의 개선이 없을 경우에 Learning Rate를 조절해 모델의 개선을 유도하는 callback 함수인 ReduceLROnPlateau를 Adam과 결합하여 높은 성능을 보였다는 점, oof를 이용하여 overfitting을 막으며 모델을 검증하신 점도 인상 깊었습니다. 

깃헙https://github.com/tobigs-datamarket/tobigs-15th/blob/main/7wk_NN%EC%8B%AC%ED%99%94%26%ED%94%84%EB%A0%88%EC%9E%84%EC%9B%8C%ED%81%AC/week7_NN%EC%8B%AC%ED%99%94_15%EA%B8%B0%20%EC%9D%B4%EC%84%B1%EB%B2%94.ipynb

 


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