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这是 Kaggle 你问我答 (AMA) 的第一期活动，本期请到的嘉宾是 SueTao，他研讨生结业于东南大学，现在是腾讯的一名算法工程师。
Kaggle profile：https:///shentao
SueTao 拿手核算机视觉（Computer Vision），半年 5 战 5 金，也许是史上最快的 GrandMaster。到现在共斩获 9 金 3 银，kaggle 最高排名全球第 10。
以下是本期活动的问答集锦：
Q1：怎样树立 kaggle data pipeline?
A1：我现在的竞赛仍是会集在 cv，也做过语音，还有前段时分的 PMP，都是 DL 相关的竞赛。数据的 pipeline 其实是能够堆集而且优化的。我觉得能够参阅一些前人的代码，尤其是蛙神的 code。能够在蛙神的 code 基础上，渐渐优化跟堆集出自己的数据 pipeline。DL 数据 pipeline 中还有个很重要的部分便是数据增强，这块针对不同竞赛或许有不同的做法。
Q2：自己从前尽力拿过银牌，可是觉得金牌好难，特别是 solo 的状况，请问金牌和银牌的距离在哪里，怎样打破？
A2：我仍是从我参与比较多的 cv 竞赛视点动身哈。首要，假设你是 cv 新人，在 kaggle 竞赛上觉得拿金牌很困难，其实是很正常的。现在 cv 赛根本被 cv 高手霸榜了。假设你是现已比较了解 cv 各个方向的模型，那你或许需求一个竞赛能手来给你领路。究竟竞赛仍是有许多套路的。
假设是新人，我的主张是坚持，经过几个 cv 竞赛来堆集对这个方向的知道。了解不同模型不同使命。我觉得能够参阅 padue，咱们假设看他竞赛的成果的话，开端他也仅仅银牌水平，可是从前段时刻的 protein 开端，他现在在 cv 赛的水平根本便是 solo gold 了。deep learning 实践的堆集仍是很重要，一口吃不成胖子。
Q3：private sharing 这个问题时不时被人提起，请问根据你的调查，它是否现已严峻到影响 kaggle 的公平性？
A3：private sharing 太坏了。这个我觉得咱们都深有感触，X5 事情。我也不宣布过多的谈论了哈，这块的确 kaggle 渠道也需求多重视下。
Q4：新出的 3d object 竞赛是不是一种趋势，请问涛神对 computer vision 的开展有什么调查和展望？
A4：cv 的话 3d 肯定是一个趋势，包含学术界和工业界；sensor 的本钱越来越低，功能也越来越好；就人脸辨认来说，用 3d 来说安全性和牢靠性就更高了。其实我现在也算是退坑 computer vision 了，也谈不上对 cv 有深化的知道。咱们从 kaggle 上 cv 赛的数量上能够发现，cv 对企业的价值仍是十分高的。远景是十分好，例如工业检测之类的，又谈到了 steel。
Q5：怎样判别该改善网络结构仍是调学习率？
A5：学习率和学习战略或许是树立 baseline 里边最重要的部分。这块需求在竞赛的前期优化到最好，主张运用简略的网络作为 baseline，然后细心优化学习战略。没有提高空间之后再考虑其他方向的优化。
Q6：是否应该从分类过错的 sample 中提取创意持续改善？假设是该怎样做？
A6：cv 最好的一点是能够看图，十分直观。举个比方：比方之前的鲸鱼竞赛，baseline 模型的 bad case 大多是一些姿势较大，分辨率较差的图画。那么咱们就能够考虑添加对应的数据增强。作用也很明显。再举个不和比方：刚刚完毕的 nips 的 cellsignal 竞赛，是细胞的荧光成像。整个竞赛我彻底没有看 bad case。由于没有 domain 常识，图画非自然，很难调查。可是也不阻碍竞赛能拿名次，只看 log 来调参。
Q7：请点评 cv 各项使命中 state of the art 模型的实用性，有何引荐？
A7：「试过才有发言权」，这是我做 kaggle 之后的一个阅历。没做 kaggle 之前，我作业会集在轻量级的模型，关于 sota 的大模型几乎没有测验。所以我在竞赛中会尽量去测验各种 sota，终究会有许多有意思的定论。会发现 kaiming 的 resnet 为什么强，unet 为什么便是好用。有些很 fancy 的模型真的仅仅过拟合特定的数据集。我也没有测验过一切的 sota，可是我觉得 paper 里的内容看看就好，去伪存真，实践出真知。
Q8：作为一个新人从头开端拿到金牌的最佳战略？比方挑选竞赛的类型？
A8：哈哈 由于我 cv 一把梭，只能给到 cv 的阅历。假设新人想拿金牌的话，最好便是找一个蛙神 all in 的竞赛，step by step follow 蛙神！只要比一切人都肝，有满足核算资源，对齐 discussion report 出来的模型精度，solo gold 就有期望！其实我第一个竞赛 TGS 便是这么做的。
Q9：在 kaggle 学到的东西是否有使用到其他当地？能否举例说明？
A9：十分多。举个比方：模型集成（ensemble）。或许有些人说模型集成在实践作业中用不了；作业中的场景有用率的要求；在核算资源受限的状况下，3 个小模型集成的作用或许远好于 1 个大模型的作用。我之前的参与的人脸项目，其实就用了这样的战略，很好用。可是怎样去集成，怎样增大模型间 diversity，这些技巧咱们能够从 kaggle 上学习。
Q10：回头看自己的阅历，对刚入坑的新人，有什么想提示的阅历和经验？
A10：经验到没有，做竞赛一年感触仍是蛮多的，投入越多收成越大吧。期望咱们坚持。真的只要投入去做了，才会有收成。
Q11：CV 竞赛假设遇到瓶颈会往哪些方向测验？
A11：数据层面肯定是提分收益最大的方向；仍是要多看数据，多剖析 bad case；不看数据就调网络结构是不可取的。数据层面有些头绪之后，能够辅导你对模型结构自身做一些改善。其他最重要的：多看 paper，paper 是 idea 的来历。
Q12：一般会用哪种方法平常堆集常识？
A12：曩昔很长一段时刻内，我堆集的方法仍是来自竞赛 经过一个竞赛，我能够验证许多 paper 的方法，实践在作业中无法运用的模型；协助我深化了解一些数据上和模型上的问题 感觉从我个人而言，竞赛和作业相得益彰，给我作业供给了十分好的堆集和储藏。
Q13：想知道打竞赛的节奏是什么，比方竞赛完毕前一个月，一周，几天首要干什么？
A13：根本上终究一周前，终究计划就要定了。考虑终究的集成。
Q14：有复现竞赛 top solution 的习气吗？有的话是一种怎样的方法呢？
A14：会看，可是很少会跑。由于一向忙着做新的竞赛。其实应该细心去研讨下的。
Q15：分类竞赛中的终究的 sub 的阈值应该根据什么来选取呢，有什么选取技巧呢？
A15：我只能说牢靠的 local validation 是最重要的，一切触及模型挑选，调参；其实都需求一个根据，local validation 便是这个根据。这样问题就变成怎样树立牢靠的 local validation 了。
Q16：分类竞赛中终究的两个 sub 一般会怎样样挑选呢，不同的计划的模型，仍是其他？
A16：这个问题比较好。前期几个竞赛的 sub 一般都是我选的，有幸抽中过金牌。我个人的主张是，差异一定要大，一个急进一个保存。就 dl 竞赛来说，集成最稳的是 weight ave，简略有用，一般来说我会选一个这个；然后一些存在过拟合危险的方法，可是 lb 和 cv 都很可观的计划，我也会挑选一个。
Q17：请问常常看到各位大佬一起参与好几个竞赛，还能拿到很好的名次，这是怎样做到的？
A17：其实 kaggle 上的 top CVer 都会有自己堆集下来的 pipeline。竞赛使命无非是这几种，敏捷树立一个牢靠的 baseline，对 top 选手很简单；看似在做多个竞赛，或许跑的是一套代码。真的要终究竞赛冲刺了，会有针对性地去了解数据和优化。
Q18：图画竞赛有什么通用的技巧吗？凶猛的选手一次提交就能够进到绿圈，细节处理上有什么独到之处？
A18：DL 调参的细节太多了，需求很长时刻的堆集。相同的数据+网络，不同人的练习成果或许相差巨大。这是 top CVer 的中心竞争力 通用技巧的话，paper 上带着「bag of tricks」的 都需求细心阅读 bag of tricks for image classification，bag of tricks for object detection。
Q19：想问下之前说无法做 bad case 的时分经过 log 调参是怎样调的，其他一般 bad case 怎样样比较好的剖析？
A19：其实很简略: bias-variance trade off，只看 log 的话，拿捏好这个。比方 nips cellsignal 竞赛，baseline 作用是，training 拟合的十分好，test 却十分差。其实是一种 train test consistency。从 1）数据层面；2）网络层面，去剖析或许的状况。1）数据层面:数据散布的问题，2）网络层面：batchnorm。针对性地去做试验，确认问题所在，持续调查 bias-variance，要得出牢靠定论，再进行下一步。
Q20：我这边自己写了个根据 pytorch 的轮子, 每次根本上能跟上 public kernel 的脚步, 可是便是很难逾越. 我估量是练习资源和调参问题. 那么: 调参大部分用现已练习好的模型来调, 仍是每次改动参数都从头练习个几天, 哪种方法对 top CVer 比较实践?
A20：主张处理核算资源问题，确保快速学习 练习资源很重要，其实最优的试验周期我个人感觉在半响。半响能出一个试验成果最好，中心能够干其他。成果出得太快也欠好，要及时总结和记载试验。
Q21：之前看到有新闻说模型会用贴纸辨认面包机，用肤色辨认罪犯的这种过拟合的状况，还有 aptos 存在模型经过图片尺寸 leak 发现 lable，有没有什么好方法防止这种状况？
A21：我感觉过拟合问题其实比咱们幻想的更严峻，之前做活体检测根本便是这么个状况，难以范化。现在的 DL 还比较『蠢』，要说方法的话，加数据是不是？
Q22：问一个技能性问题，碰到一些受阈值影响的 metrics 时，练习的时分取最好的模型应该根据 val-metrics 仍是 val-loss 呢？valid 的时分假设遍历阈值，或许会极大的影响功率。不同模型/不同 epoch，用不同阈值获得的 metrics 比较，会不会『不公平』？
A22：其实我也没有很好的答案。是我的话，最优的 val-metrics 和 val-loss 模型我都会存。其实最忧虑的是优化的 loss 和 metrics 不一致。
Q23：还想问下对 warmRestart 这类的循环式的 scheduler 有什么观点？和传统的 ReduceLRonPlateau 比较有什么好坏？
A23：最近发现这个真的很好用。假设用 step LR 的话，很或许下降的方位就不够好。循环的学习战略，我的感触是既不会有太多过拟合，也不需求很细心调参，根本会有个不错的成果。
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评定期：2019 年 12 月 16 日~2019 年 12 月 31 日
奖项发布：2020 年 1 月
