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  "title": "Crop 크기 관련",
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  "content": "<p>모델의 구성, 파라미터 튜닝, 딥러닝 층 구성, 어떤 옵티마이저를 쓰냐 이런것들이 점수에 영향을 끼치는 것도 있지만, 제 경우에는 이보다도 crop을 어떻게 하느냐에 따라서 점수에 영향을 많이 미치는 듯 합니다. 어떻게 crop할것인가를 고민하면 점수 올릴 수 있을 듯 합니다.</p>",
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      "postDate": "07/11/2019 04:06:54",
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      "rawMarkdown": "모델의 구성, 파라미터 튜닝, 딥러닝 층 구성, 어떤 옵티마이저를 쓰냐 이런것들이 점수에 영향을 끼치는 것도 있지만, 제 경우에는 이보다도 crop을 어떻게 하느냐에 따라서 점수에 영향을 많이 미치는 듯 합니다. 어떻게 crop할것인가를 고민하면 점수 올릴 수 있을 듯 합니다.",
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      "postDate": "07/11/2019 07:59:51",
      "content": "<p>'어떻게 crop을 할것인가'라는 말씀이 좀 더 구체적으로 어떤 말인지 여쭤봐도 될까요?</p>",
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      "content": "<p>이건 어디까지나 아이디어 입니다.  말그대로 크롭한 결과의 크기에 따른 결과값 차이가 크다. 이고요.\n이렇다면 여러가지 경우로 크롭한 결과들을 전부 합쳐 Train Data를 증가 시킬 수 있고 이를 기반으로 훈련한다면? 어떨까 생각이 드네요.</p>",
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