中山大學金牌隊伍分享獲獎經驗：如何玩轉圖像比賽

雷鋒網 AI 科技評論按：近期的論文分享活動大家還滿意嗎？想不想看到更多種類的分享內容呢？

比賽多，速來

現在屬於谷歌旗下的 Kaggle 是全世界首屈一指的數據科學、機器學習開發者社區和競賽平台，它不僅提供了許許多多技術交流、互爭高下的機會，在比賽中顯露頭角的隊伍也會被渴求人才的各大人工智慧公司盯上，給出高薪誘惑他們「下水」。

在 Kaggle 風靡國外之後，國內也有京東、阿里在內的許多公司組織起自己的各種機器學習相關比賽，今年6月的京東 JData 演算法大賽就是這樣，除了提高自己的影響力，京東藉機招人的心思同樣體現得非常明顯。企業們這樣的目的，再加上國內機器學習/人工智慧火熱的大環境，國內的各種比賽不僅會越來越多，比賽中隊伍的總體水平也會跟著越來越高，對參賽的人自己來說也是非常好的交流和檢驗的機會。

那親愛的讀者，你心動了嗎？如果你心動卻沒有行動，是因為你覺得自己沒有好隊友、沒有好技術、沒有比賽經驗嗎？

雷鋒網 AI 研習社組織的明天的學術青年分享會就會給你帶來一劑良藥，我們邀請了在 Kaggle 上參加亞馬遜比賽的金牌隊伍成員給大家講講他們的獲獎方法。

本期學術青年分享會：圖像比賽經驗和方法

本次分享會中，我們邀請到了中山大學CIS實驗室的研二學生劉思聰。他所在的隊伍在 Kaggle 上的亞馬遜比賽中獲得了金牌。他的分享主題是：「圖像比賽的通用套路」。

劉思聰要分享的內容提綱為：

單模型構建：預訓練模型的使用、魔改和效果

數據增強：如何選取適合的數據增強方法，測試時的數據增強（TTA）

K-折交叉驗證：利用上全部訓練數據, 準確評估模型泛化性能

模型集成：Average Bagging，Bagging Ensemble selection，Attention Stacking

隊伍成員介紹

本次分享會時間： 8 月 5日（星期六）晚 8 點（北京時間）

本次分享會地點：AI 研習社微信群

加群觀看分享直播

直播過程中有任何想問分享者的問題，可以在群內提出，思聰同學會在正文結束後為大家解答！

後續還有更多精彩分享，請繼續關注雷鋒網 AI 科技評論！

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