第12名方案 - 从公开榜第281名到私有榜第12名！

大家好，Kagglers！我对获得第12名的成绩感到非常惊讶。虽然我想到过会有排名的剧烈波动，但我没预料到自己会成为唯一一个翻越高墙的人。

我的方案很简单：

• 生成3万个纯净信号（sqrtSX=0）。
• 将纯净信号与随机噪声背景结合，制作200万个组合。纯净信号进行了随机翻转和拉伸。
• 训练 ConvNext-Small 模型，共5个epoch，使用 AdamW 优化器，学习率为 3e-4（余弦退火），batch size 为128。
• 数据增强采用了随机垂直和水平洗牌、随机翻转、随机虚拟水平线和光束。
• 测试时增强（TTA）使用了4向翻转。

我也尝试了多模型集成，但最终得分并不理想。单个 ConvNext-Small 模型在公开榜得分为 0.76，私有榜得分为 0.78。此外，单个 ConvNext-Tiny 模型也取得了公开榜 0.757 和私有榜 0.78 的成绩。非常奇怪 🤔🤔🤔🤔

你可以在我的 GitHub 仓库中找到我的代码。