P-stage4 [day5] (5강) 모델최적화기법(1); Data augmentation 및 AutoML 실습

강의내용

(5강) 모델최적화기법(1); Data augmentation 및 AutoML 실습

1. Overview: Image augmentation

은 많으니 pdf보자. 밑에는 내가 흥미 있는걸 적겠다.

posterize

cutout

2. Image Augmentation 논문 리뷰

어떤 augment를 사용할지도 auto ml로 찾자.

근데 진짜 모든 경우의 수를 다 넣으면 시간이 너무 많이 걸리는데 augment도 너무 많이 하면 성능도 안나오니까 한번에 하는 갯수를 낮추고 하는게 성능도 더 개선되고 훨씬 빨라진다.

3. Rand Augmentation 적용하기

는 지금 프로젝트에서 주어진 baseline 코드 설명이라 pdf 보는게 나을듯.

4. AutoML 구동 및 결과 분석

"지금까지 배운걸로 모델 만들어주세요" 를 AutoML로 만든 결과. 특이한건 빨리 학습시키려고 train data 갯수를 1/5로 줄여서 사용했다.

시간을 줄여야 한다

• 학습 시간을 줄이고 싶은데, 데이터 셋을 소규모로 sample해서 모델을 찾아도 될까?
• 모델의 성능에 가장 큰 영향을 주는 인자만 Search space로 넣고 싶은데, 어떤 것들 일까?
• 등등