原文：Abhishek Sharma
栗子野编
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最近，一场由HackerEarth举办的初学者深度学习挑战赛结束了。
比赛的内容是鉴别野生动物。
来自印度的本科生阿比舍克夏尔马获得了冠军。
于是，他写下了自己的经历，送给朋友们参考：
怎样的挑战
比赛数据集中有19000张图片，包括30种不同的野生动物。
来自竞赛数据集
动物的照片都是在真实场景下拍摄的，姿势不同，背景复杂，光线、天气条件、视角、遮挡都不一样。
与这些令人困惑的因素相比，一些不同的物种看起来并没有那么不同。
哪个类别的预测概率最高，图像就会分发给哪个物种。
评价指标：分类器对数损失。
00-1010，拿到任务后，首先要做的就是看看过去有没有类似的问题，之前的方法是否可以借鉴。
青少年发现竞赛数据集和ImageNet有很多交集。
ImageNet数据集中的一些栗子
那么，如何利用它们之间的异同来改进现有的方法呢？
首先，这个任务中的未知与ImageNet非常相似。
因此，我们可以使用迁移学习、CNN作为初始化或固定特征提取器。
转移研究论文：
https://arxiv.org/abs/1411.1792
一个区别是图像大小。ImageNet中的图像都是224 x 224像素，但在动物识别任务中，图像更大。
因此，应该改进算法来处理大图像。
熟悉问题后，首先构建一个简单的管道：从加载数据集到训练和验证。可以迭代几次。
怎样上手
可爱的过装
在19000幅图像中，13000幅属于训练集，其余6000幅属于测试集。
数据集不是很大。为了避免过度试衣，青少年做了以下尝试：
00-1010是通过旋转、翻转、裁剪等简单操作将一张图片变成多张图片。
这里，transform _ side _ on用于随机旋转、翻转和调暗灯光。
数据放大论文：
http://cs231n.stanford.edu/reports/2017/pdfs/300.pdf
在
怎样防止过拟合
深度学习网络中，最重要的超参数是学习率。
程利用fastai库中提供的lr_find方法来寻找最优值。
这种方法是由已故的酸奶史密斯提出的：在训练开始时，学习率被设置得很低，然后每个批次的学习率呈指数级增长。
史密斯的论文在这里：
https://arxiv.org/abs/1506.01186
用于训练的图像大小为324 x 324，因为这些图像在验证集中表现良好。
青少年也尝试了不同的批量大小，到了32的时候，GPU存储达到了上限。然后，他相应地调整了学习速度。
学习率与批量：
3359幽默的Tree-Data-sc.github.io/2017-11-05-first/
00-1010用小图训练几个时代后，可以换大图450 x 450)继续训练几个时代。
这也是一个很好的方法来防止过度拟合，在青少年对数损失。
身上，产生了明显疗效。
各种模型合起来
少年训练了各种模型，比如resnet50，resnext101_64，inception_4，restnet152以及restnext101。然后，把它们给出的结果用加权平均整合到一起，就获得了榜首的高分。
哪些做法没有用
一是，受到下面这个Kaggle内核的启发，程序猿做了些图像相关的统计数据 Image Related Statistics) 。
但是，在把各种网络结合在一起的时候，这些统计就减分了。
Kaggle Kernel传送门：
https://www.kaggle.com/greenmtn/xgb-starter-lb-0-88232/code
二是，在瓶颈特征 Bottleneck Features)上训练逻辑回归 Logistic Regression) 。瓶颈特征，是进入全连接层之前，卷积层输出的最后结果。
这个方法，在Kaggle自信的大炮品种识别挑战赛里，效果很好，但在这里就不太行。
印度少年说，大家一定要尝试从各种不同的角度来看问题，不要放弃。
虽然奖金没多少……
HackerEarth是一个编程技能的线上评测系统，也举办过许多编程比赛。
虽然，有些比赛奖金并不丰厚。不过，据说比赛成绩好的选手可能获得名企的推荐资格。
野生动物识别挑战赛传送门：
https://www.hackerearth.com/en-us/challenge/competitive/deep-learning-beginner-challenge/
第一名的GitHub传送门：
https://github.com/numb3r33/identify_the_animal
— 完 —
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