# 210901 피어세션

- 최종모델
- efficientnet b0
- learning rate: 0.001로 시작해서 줄여나가보자
- epoch: 15
- hyper parameter(최적화중)
- 모든 값은 자신이 지정해줄수 있다.
- optimizer: SGD, Adam, Addadelta, RMSprop, Adagrad
- lr: 1e-5~1e-2 랜덤
- epoch: 3~5 랜덤
- 모델마다 hyperparameter 최적값이 다르다.

- validation
- 남자 60세가 적다

- gender와 나이가 균둥하게 가져가는 것이 좋을 거 같다

## 계획
- label 따로 예측하기

## 마무리 된 것
- label 3개로 나누어서 결과물 제출
- 사람별로 나눈 데이터셋 stratify 적용
- focal + label smoothing loss
- focal + label smoothing loss + f1 loss (실험 해봐야 할 듯)
- pre-trained 모델 freeze

## 역할분담
- 김태욱: label model따로, 외부데이터 찾기
- 조준희: multi-output,
- 강석민: Baseline코드최적화, Optuna 적용시키기, 랩업리포트 준비, 시간되면 K-Fold 하기
- 고지호: 화이팅
- 윤종원: 화이팅
- 김태현: 태욱님 augmentation + stratify적용된 데이터셋 + loss(focal+label smoothing / focal_label smoothing f1) + freeze(O/X) 상태에서 efficent model 올려가며 테스팅
- 오하은: 화이팅