# 210831 멘토링

- 지호님 메모리 문제가 나는경우
- ipynb이 py보다 리소스 사용량이 많지만 이 문제는 아니였다.

- 각 범주 별로 추정하는 모델을 구성
- 모델1은 연령에 대해서만
- 모델2는 성별에 대해서만
- 모델3은 마스크 착용 여부에 대해서만

- 같은 네트워크 파라미터를 공유하면 3개의 모델을 따로 만들기 or 공유된 파라미터가 아닌 별 개의 파라미터로 하나의 모델을 학습시키기

- overfitting줄이는 방법: 데이터셋 늘리기?
- optuna -> 하이퍼파라미터 최적화
- ensemble pytorch -> ensemble
- sklearn -> k-fold

- 성별/ 연령 / 마스크 데이터셋 따로 모델 돌리기?
- 범주마다 데이터 셋을 확보해서 train시킨 뒤 각각 loss얻는다.
- inference를 할 때 세개를 붙여서

- 데이터셋이 제일 중요..
- 위 각 범주별 모델에 필요한 데이터셋을 넣는다.

- validation data를 구성을 어떻게 할 것인지 생각해봐야 될 거 같다.
- class비율, 이미지의 상태

- multi label을 시도해보자