IDAO 2021第一阶段 我们第一阶段的解决方案。 火车测试拆分 问题的主要困难在于培训班和最终排名的班级是不一样的。 我们没有对训练数据进行经典的80/20分割,而是进行了划分,因此我们看不见能量水平,并且测试集上有两个类别。 例如:在[6,10,20,30]上训练并在[1,3]上进行测试。 二进制分类 我们保持了非常简单的状态,对基本数据进行了增强训练。 为了提高训练速度,我们还将图像裁剪为256x256。 我们在不同的分割上训练了不同的模型。 Resnet18 Resnext50 挤压式 mobilenet_v2 mobilenet_small 最终的预测使用了其中40个的谐波平均值。 回归 对于回归问题,我们使用了相同的拆分策略。 这使我们在测试数据上的MAE得分相当差,但是类之间存在分隔,并且顺序得以保留。 我们使用了二进制分类预测来拆分数据。 对于每个拆分,我们