4th place Public LBをProbingしてテストに含まれるデータの分布を把握し、出力値 のスケーリングを行った テストのラベル分布が全く違うような気がしたのでクラス3とクラス18の出 力値は定数倍して確率をあげたらスコアが上がった 左のような変換をしてモデルの出力値に定数 倍をすると大きくスコアが伸びた
place CVとLBは相関しなかった。 Checkpointingをせず最終エポック の重みを使った 上位の多くがTrust Public LBをしていた 3rd place 手作業でラベルづけしたデータ セットを使ったらCVとLBがちゃん と連動した 4th place コンペの最終盤までLocal CVは安 定せず、ほぼPublic LBに頼ってい た 8th place Public LBを信頼した 11th place sample-wise ROC-AUCを使った。 Public LBとの相関は弱かったが サブせずに手法の良さを測るの には役立った 14