1910C_Kaggle_Kannada_3rd_Solution

Kaggle Kannada MNIST第三解决方案 kaggle kannada MNIST运动场挑战赛的第三个解决方案代码。 我用它来熟悉kaggle的比赛。 仅使用了最基本的模型和技巧。 最终版本设置 在喀拉拉邦使用8conv + 2线性基线模型。 在keras版本代码中使用优化程序的超参数。 TTA不得在最终版本中使用 pesudo标签用于最终 使用包含5个模型的平均投票模型嵌入 标签平滑，焦点丢失等未使用10多个技巧（不是结束代码或无用） 使用5折简历选择模型，使用所有数据进行训练 为什么有pytorch版本和keras版本 时间线 我对pytorch较为熟悉，我一开始就为这场比赛编写了一个框架。 我尝试在pytorch中重现一些keras样本基线的准确性，但是失败了，最终的差距仍然为0.2％〜0.3％，这在这场比赛中是一个很大的差异。 时间是有限的。 因此，我尝试直