Final. LG AI Hackathon 진행사항1

 

 

LG AI 해커톤의 데이터 set은 총 56개의 X_feature(input) 데이터 셋과 14개의 Y(output)로 구성이 되어 있었다.

 

먼저 딥러닝인 DNN으로 구현을 해보았지만 Baseline 점수도 얻지 못하는 결과가 나오게 되었다.

 

신경망을 구현하는것에 문제가 있다고 생각하였고

 

1. 레이어의 수, 레이어의 입출력 채널수

2. activation을 relu말고 다른것으로 써보기

3. 레이어를 깊게 쌓은 경우엔 dropout 적용해보기

4. optimizer를 adam 말고 SGD 등 다른 것으로 써보기

5. loss도 다른 것으로 변경해보기

 

의 해결법이 떠올라 적용을 다시 해보기로 했다.