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Preprocessing

Preprocessing bounding box 필요 이상의 정보를 거르자. 문제는 보통 그냥 이미지만 덜렁 주어진다는 것이다. 개발자가 알아서 적절한 방법을 찾아야한다. 수업 때 배웠던 YOLO를 써도되고, 대부분 이미지 중앙에 마스크 사진이 있으니 중앙crop만 해도 되고... 이것저것 해봐야겠다. Resize 원본 크기로 계산하면 좋겠지만 이미지의 w, h, channel을 고려하면 정보의 양은 매우 크다. 즉,
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TIL train 계획 정리 2021.08.23

TIL 자체를 체계적으로 정리하지않고 카테고리별로 포스팅 후, 주간학습 정리에서 TIL을 간략하게 적었다. 지식을 배울 때는 쓸모있는 방식인데 매일매일 해커톤과 같이 계속 코딩할 때는 매우 비효율적인 느낌이다. 대회가 진행되는 P stage에서는 TIL을 직접 적어야겠다. Train 계획 feature는 여러개가 있지만, feature 간의 상관관계, 인과관계가 있다고 장담할 수 없다. 그리고 없는게 당연하다. 데이터를
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Hyperparameter tuning

Hyperparameter tuning Hyperparameter 개발자가 수동으로 정해야하는 값들 * learning rate * size of model * optimizer의 종류 * epoch * etc... 개요 * 모델, 데이터, hyper paramter 중에서 hyper parameter의 수치는 중요도가 가장 떨어진다. * 모델이 가장 중요하지만 보통 좋은 모델들은 널리 알려져있다. * 따라서 데이터를 가장 중요시한다. * hyperparameter에 너무 힘쓰진 말자. * 그럼에도 마지막 0.01 단위의 성능
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