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  "title": "Mixup은 어떻게 하시나요?",
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  "content": "<p>안녕하세요 고수분들의 커널과 대화들을 보면서 배워나가고 있는 캐린입니다.</p>\n\n<p>Overfitting을 줄여보고자 Bruce Kim님 커널을 참고해서 \nMixup을 시도했는데 Resnext101과 Xception_v3 각각 0.1(LB 0.94),0.2(LB 0.92) 씩 성능이 감소했네요\n<a href=\"https://www.kaggle.com/devbruce/kakr-2019-3rd-eda-imageprep-mixup-cv-keras\">https://www.kaggle.com/devbruce/kakr-2019-3rd-eda-imageprep-mixup-cv-keras</a></p>\n\n<p>알파값을 0.2로 두고 시도 했는데, 제가 혹시 놓치고 있는 부분이 있을까요?</p>",
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      "postDate": "08/11/2019 13:57:51",
      "content": "<p>안녕하세요 고수분들의 커널과 대화들을 보면서 배워나가고 있는 캐린입니다.</p>\n\n<p>Overfitting을 줄여보고자 Bruce Kim님 커널을 참고해서 \nMixup을 시도했는데 Resnext101과 Xception_v3 각각 0.1(LB 0.94),0.2(LB 0.92) 씩 성능이 감소했네요\n<a href=\"https://www.kaggle.com/devbruce/kakr-2019-3rd-eda-imageprep-mixup-cv-keras\">https://www.kaggle.com/devbruce/kakr-2019-3rd-eda-imageprep-mixup-cv-keras</a></p>\n\n<p>알파값을 0.2로 두고 시도 했는데, 제가 혹시 놓치고 있는 부분이 있을까요?</p>",
      "rawMarkdown": "안녕하세요 고수분들의 커널과 대화들을 보면서 배워나가고 있는 캐린입니다.\n\nOverfitting을 줄여보고자 Bruce Kim님 커널을 참고해서 \nMixup을 시도했는데 Resnext101과 Xception_v3 각각 0.1(LB 0.94),0.2(LB 0.92) 씩 성능이 감소했네요\nhttps://www.kaggle.com/devbruce/kakr-2019-3rd-eda-imageprep-mixup-cv-keras\n\n알파값을 0.2로 두고 시도 했는데, 제가 혹시 놓치고 있는 부분이 있을까요?",
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      "postDate": "08/11/2019 14:11:49",
      "content": "<p>저 같은 경우 mixup을 하면 valid score가 mixup 안했을 때보다 좀 떨어져서, 실험만 해보고 실제 제출은 하지 않았습니다..\n저는 양세원님의 <a href=\"https://www.kaggle.com/yangsaewon/pytorch-baseline-updated-7-10\">https://www.kaggle.com/yangsaewon/pytorch-baseline-updated-7-10</a> 커널에 있는 mixup으로 테스트 했었습니다.\nalpha 값은 저도 몇 개 테스트해봤을 때는 0.2가 제일 valid score가 잘 나오긴 했네요..</p>",
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      "content": "<p>저도 제가 잘 못쓰는지 믹스업 추가시 떨어지네요</p>",
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      "postDate": "08/11/2019 17:45:40",
      "content": "<p>믹스업 사용해서 오히려 떨어지는 경우 많이 봤습니다. 논문에 알파값이 0.4랑 1이 성능이 좋다고 써있었던것 같은데요. 써서 오르면 쓰고 안오르면 바로 버리시면 될것 같네요. 물론 이것도 하이퍼 파라미터라 수정해서 오를순 있겠지만 이런건 정말 쥐어짜내기고, 큰 틀에서 바꾸면 시도해볼만한 것들이 정말 많다고 생각이 됩니다.</p>",
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      "content": "<p>아하! 감사합니다! \n아무래도 믹스업은 빼고 돌려야겠네요</p>",
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      "content": "<p>mixup 성능에 대해서 저만 고민하던데 이니였군요 알려주신 커널 잘 봐볼게요</p>",
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    "596926": "저 같은 경우 mixup을 하면 valid score가 mixup 안했을 때보다 좀 떨어져서, 실험만 해보고 실제 제출은 하지 않았습니다..\n저는 양세원님의 https://www.kaggle.com/yangsaewon/pytorch-baseline-updated-7-10 커널에 있는 mixup으로 테스트 했었습니다.\nalpha 값은 저도 몇 개 테스트해봤을 때는 0.2가 제일 valid score가 잘 나오긴 했네요..",
    "596971": "저도 제가 잘 못쓰는지 믹스업 추가시 떨어지네요",
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