# 2021/09/07
###### tags: `進度報告`

## 現在進度
- 預計要自己實作模型，但實作前先用別人建好的跑看看實驗
- 自己的環境有版本問題，目前暫時用宣哲的環境 (之後會重新裝)

### 遇到的問題
- 一開始只要用EfficientNet跑pomelo就會有Over fitting的狀況
- 昨天發現別人在說用我原本分validation data的方法不可以這樣寫，改了[方法](https://datascience.stackexchange.com/questions/38955/how-does-the-validation-split-parameter-of-keras-fit-function-work)就不會Over fitting了
- 原本的是在每個 epoch 之後重新採樣新的validation，但因為這樣您的模型將在dataset中的每個樣本上進行訓練，因此這將導致over fitting -> 所以一開始就把validation data分好
- 在訓練plant village的時候有遇到爆內存的問題，所以調正batch size重新訓練

### 實驗結果
- EfficientNet vs DenseNet 121
- 拿去跑 [pomelo-single](https://hackmd.io/ynQwdn2GRVCY3RcaqWbE5g?view)
| Method | loss | acc |
| --------------- | ----- | ----- |
| EfficientNet B0 | 0.285 | 0.930 |
| DenseNet 121 | 0.645 | 0.781 |
- 拿去跑 [pomelo_single-aug2](https://hackmd.io/oq_csvCBTr6K-0S0-R5ygA?view)
| Method | loss | acc |
| --------------- | ----- | ----- |
| EfficientNet B0 | 0.210 | 0.943 |
| DenseNet 121 | 0.405 | 0.921 |
- 還在跑 [plant village](https://hackmd.io/A_CG7-2HTGucqblwVwHJyg)
| Method | loss | acc |
| --------------- | ---- | --- |
| EfficientNet B0 | | |
| DenseNet 121 | | |
---
## 未來計畫
- 重新建立好環境 (-9/15)
- 自己實作模型 (-9/1)
- 看能不能套上attention