Baseline решение для Russian art: ML Challenge

Мы хотим поделиться обзором нашего baseline решения для Russian art: ML Challenge.
 
🧠 О модели:
 
Архитектура: Использовали MobileNetV3, известную своей эффективностью и скоростью. Эту модель мы адаптировали для нашего задания классификации категорий искусства.
 
Кастомизация: Последний слой модели был изменен для соответствия количеству категорий искусства, что позволило нам точно распознавать разнообразные стили и формы.
 
🖼 Обработка данных:
 
Предобработка: Все изображения были стандартизированы по размеру и цвету с помощью трансформаций: изменение размера, горизонтальное отражение и нормализация.
Разделение: Для обучения и тестирования мы использовали разбиение 80/20, чтобы обеспечить достаточное количество данных для обучения и достоверную оценку модели.
 
⚙️ Процесс обучения:
 
Фазы обучения: Сначала проводили предварительное обучение модели на 2 эпохи с замороженными слоями, чтобы адаптировать модель к нашим данным. После этого начинали полное обучение всех слоев на дополнительные 3 эпохи.
Оптимизаторы: Использовали SGD с параметрами lr=0.001 и momentum=0.9, что обеспечило эффективное обучение модели.
Функция потерь: Кросс-энтропия была выбрана для обучения модели, так как она хорошо подходит для задач классификации.
 
📈 Достижения и результаты:
Точность: Мы достигли точности в 83.10%. Это говорит о высокой способности модели правильно классифицировать искусственные объекты.
Выводы: Результаты показывают, что выбранная архитектура и подходы к обучению эффективно справляются с задачей классификации искусства.
 
🔥 Важное:
 
Доступ к Baseline: Мы добавили baseline решение в репозиторий каждой команды. Вы можете начать работу с этого решения или разработать свой уникальный подход с нуля.
 
🌟 Ваш Ход:
 
Наш Baseline может послужить вам отправной точкой для создания собственных уникальных решений. Мы призываем вас не останавливаться на достигнутом и исследовать новые подходы и алгоритмы, чтобы улучшить результаты.
 
И помните, каждый ваш эксперимент и каждая попытка приносят нас ближе к созданию умных систем, способных понимать и ценить искусство так же, как мы.
 
Присоединяйтесь к нам в этом увлекательном путешествии по миру технологий и искусства 🌐✨