kaggle竞赛: Humpback Whale Identif

这里我们使用fastai来做识别。

1 数据

首先看下数据集。数据集是非常的不平衡，有很多类别只有一个文件。

5005 rows × 1 columns

这种数据量太少，且分类的类别又太多，所以使用StratifiedKFold来处理数据不平衡的问题，只能说是解决了部分问题，因为需要判别的种类太多，所以直接使用迁移学习，可能效果并不是很好。

2 套路，还是套路

先对小样本数据进行采样，直接复制。然后使用StratifiedKFold来分割数据集，然后调用from_df来读取和split_by_idx来获取数据，然后进行二阶训练。

• 冻结backbone，训练head进行分类。
• 先搜索最优lr，一般是1e-2。
• 解冻backbone，使用分层lr来训练模型。
• 一般是backbone搜索最优lr，一般是1e-6级别的，而对于head部分使用1e-2/3 or 10。
• 交叉验证做cross validation来得到最优结果。
• 最后采用TTA来增强测试集验证结果。