Model Selection
- Wide ResNet이 Dash Board에서 최상위권임
- 주 Concept은 단순 Height가 아닌 Width 차원에서 넓힌 Block을 사용
Logging
| Block Depth |
Widen Factor |
Number of Parameter |
Result Report |
| 16 |
16 |
18M |
53.539 |
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Model Performance with WandB
Main Idea
Wide ResNet
- 기존 Wide ResNet Block과 Layer를 인용
- but, 기존 코드는 Widen Factor 64 Default임에 따라 Paramter 수가 오버함(>180M)
- 채널 수와 Block의 Wide Paramter를 과제에 맞게 경량화
- 이 이유 때문인지 Transform, Scheduler에 따른 성능 상승이 없거나 미비함
Transform
- 기존 Train, Test, Vaild Dataset에 대해 Rotation, Horizontal Flip이 적용되어 있었음