Boostcamp AI Tech (P4 - Day16)

Peer session

윤준호
- best 모델 제출
  - score: 0.7888 / sent_acc: 0.7702 / wer: 0.0436
  - adaptivePE + input_size(128, 256), CNN depth & Transformer dimentions 증가 + augmentations
  - 50에폭 이후 다양한 재학습 시도 중
- 팀 커버 이미지 만듦
임기홍
- 학습 (128,384) 2D Adaptive Pooling 시드 111
  - 35 epoch - VAL SA 0.7149
- EDA
  - 손글씨 이미지 vs 프린트 이미지(해야함)
  - 결국 resize 큰것이
배철환
- beam search (batch size = 1)일때만 코드 작성
  - 그러나 실제로 쓰이지는 못할듯..
- 준호님 세팅에 약간 다르게 해서 학습 중..
- 시드 666, 이미지 사이즈 (32, 256), adaptive PE, local FF, deformable + CNN depth 추가 + decoder dim 증가
서준배
- 시드 1097, 이미지사이즈(128기본), adpativePE, 가로->세로, adamW, 100epoch
  - 리더보드 0.7661
조호성
- 전에 했던거에 이미지 사이즈 늘려서 재학습
김현우
- 시드 1234 , 이미지 사이즈 기본, 가로 -> 세로, adpativePE , rotate 15 200 에폭 학습중 -> 0.65 를 넘지 못함
- 이미지 사이즈 사이즈를 늘려서 재 학습 시킬까?

상위 모델 3개해보기
- 상위3개(준호, 호성, 준배)
  - 전부 SATRN기반
- 체크포인트파일(pth), 네트워크파일(satrn.py)이용