Kaggle Expert
BirdCLEF 2022でブロンズメダルを取得し、晴れてKaggle Expertになれました。総合順位も表示されるようになり、とても嬉しいです。
コンペ中はkaerurureさんのnotebookと2nd place model(どちらも公開notebook)を使っていました。backboneのEfficientNetの種類を色々変えてvalidation scoreを調べていましたが、kaerururuさんの方は0.72、2nd place modelの方は0.78でしたので、2nd place modelをFinal score(2つ)に選びました。コンペ最終日に2nd place modelにBirdCLEF2021 background noiseを乗せることができ、そのことが銅メダル圏内への滑り込みに繋がりました。
trainデータとtestデータのdomain shiftについてはdiscussionでも指摘されていましたが、どのようなshiftだったのかはコンペ終了後の今でも理解できておらず、noiseを乗せるので精一杯でした。また、kaerururuさんのコードと2nd place modelをアンサンブルしたところpublic scoreが激減(0.72->0.61)したので、アンサンブルの難しさを実感しました。
シルバーメダルはすでに取れているので、次はゴールドメダルを目指したいと思います。