第三名得分模型总结

这是我继泰坦尼克号比赛之后的第一次参赛，也是对Kaggle竞赛的一次有趣入门。

我的最终提交方案相当简单；它是两个集成模型的平均值，第一个集成包含三个平均模型，第二个包含两个。

对于所有模型，我使用Tensorflow在TPU上训练了EfficientNet B7。所有运行均采用768x768分辨率，并使用了略有不同的数据增强。我使用的增强方法包括：旋转、剪切、缩放、平移、左右翻转、上下翻转、随机亮度。我还在训练集中将“多种疾病”类别的数据上采样了5倍。感谢 @ChrisDeotte 提供的有益的数据增强指南。

集成模型 A

• 得分：3个模型，公开分数均为0.977，平均公开分数：0.979
• 模型：EfficientNet B7
• 数据平衡：多种疾病类别上采样5倍
• 数据增强：旋转、剪切、缩放、平移、左右翻转、上下翻转、随机亮度

集成模型 B

• 得分：2个模型，公开分数均为0.979，平均公开分数：0.980
• 模型：EfficientNet B7
• 数据平衡：多种疾病类别上采样5倍
• 数据增强：>35度随机旋转，>64像素平移，其他增强同上

集成模型 A + B

平均公开分数 0.981