作者acctouhou (acctouhou)
看板DataScience
標題[問題] 有關kaggle 的競賽生態
時間Thu May 21 21:55:05 2020
我最近參與Severstal: Steel Defect Detection，基本上就是利用pix2pix的技術去pred
ic
我先按照很多notebook 分享的方法下去train效果都達不到他送交答案的成績(dice loss
為
請問 是都有藏一手還是說testing data比training data簡單? 我目前還沒送教過答案想
說
他原圖大小是1600*256我先pooling到800*256然後random corp 400*256 並利用UNET (ef
fi
loss 是用 dice+bce (有試過focal loss 但效果好像沒有說很好)
不曉得有什麼淺在可以改進的點嗎?
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.113.63.186 (臺灣)
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/DataScience/M.1590069307.A.A9B.html
1F：→ f496328mm: 你可以提交答案試試看05/21 23:58
2F：→ f496328mm: 生態沒你想的這麼差，看過不少比賽，前三名都樂於分享05/21 23:58
我可能直接問作者看看好了
3F：推 OnePiecePR: 同意二樓05/22 08:13
4F：推 sxy67230: kaggle 的精華在討論區啊，去多看一些討論銀牌的討論可05/22 19:17
5F：→ sxy67230: 以學到很多trick05/22 19:17
分數高的幾乎部會透露資訊，樂於分享的通常training效果不優，這有點尷尬
6F：→ truehero: local cv 和public lb本來就不一定一致05/22 21:36
我的理解是這樣 testing 分成2份 你只知道其中一份，競賽結束後才公布另外一份？
7F：→ truehero: 如一樓所言先提交吧05/22 21:37
Ok 測下去就知道問題出哪了XD
8F：→ truehero: 另這是已結束的比賽，解答不是都出來了？05/22 21:38
9F：→ truehero: 仔細逛逛討論區05/22 21:38
已經結束的比賽會直接連testing data都揭秘喔？ 這個我不太清楚因為現在kaggle還可
以給我late sub （我之前有加入，但是太忙了就忘了這件事）
10F：推 fsuhcikt1003: 討論區有時候有人直接把自己方式公布，可以多看看05/22 22:03
這就是矛盾點，他們公佈出來的方法train出來效果都沒LB上面的高
※ 編輯: acctouhou (106.1.224.206 臺灣), 05/23/2020 13:06:53
11F：推 jigfopsda: 比賽結束以後前幾名都很樂於分享 有些還會附 github05/23 15:49
12F：→ sxy67230: 樂於分享不一定會直接貼code給你啊，但是我看到前幾名05/23 17:29
13F：→ sxy67230: 都蠻樂於分享他們的訓練思路的，按照他們的思路去做通常05/23 17:29
14F：→ sxy67230: 都蠻接近結果的。畢竟沒有人有義務強制開源代碼給你，ka 05/23 17:29
15F：→ sxy67230: ggle 也沒像GitHub那麼方便設定開源規範 05/23 17:29
後來我才知道除了kaggle的notebook區域，可以直接搜尋作者的留言,裡面也確實很多有
用的資訊如各位所說，感謝各位。
16F：推 albertviking: notebook跑的結果跟分享的是否一樣? 05/25 09:31
會不一樣喔，而且有些你可以看到他notebook都跑出error了。
17F：→ albertviking: 提交結果再各別比較，我跑的結果通常都很接近05/25 09:31
※ 編輯: acctouhou (140.113.63.186 臺灣), 05/25/2020 21:29:52
18F：→ f496328mm: 跑 error 很正常拉，在上面提交 notebook 05/25 23:35
19F：→ f496328mm: 有些要設定，反正就找 pass 的看 05/25 23:35