• 모델
    • vgg19bn
      • 처음으로 적용이 가능한 모델 이었지만, 성능이 그렇게 좋진 않음
    • efficientnet b4,b6,b7
      • acc기준 70%전후로 처음 접하게 해준 모델
    • Vit
      • 생각보다 잘 안나옴..
    • Swin transformer + Pytorch Lightning
      • 모델 최고!
      • 연산 속도 반토막으로 줄여줌
  • loss
    • focalloss
      • 불균형한 클래스의 데이터에 효과적이라 했지만 , f1 loss가 훨씬 잘 나옴
    • Label Smoothing loss
      • baseline code에는 smoothing 0 → Cross Entropy와 다를게없음
      • f1 loss가 더 잘 나옴!
  • 데이터
    • age band 수정
      • (30,60) → ( 25,27,28,29,30 中 1개 , 55,58,59,60 中 1개)
        • SOTA 기준 29,58 이 제일 잘 나옴 : 0.7808 ,82.0635
  • 데이터셋
    • 배경제거 → 상렬님 참고
    • EDA 후
      • mislabeling 수정
      • 애매한 부분은 그냥 건드리지 않음!