Open jellimin opened 2 years ago
수정해둔 classify.py 파일 다운 받으시고 아래 예시 코드처럼 실행하시면 됩니다
!python "/content/drive/MyDrive/classify.py" --outdir "/content/drive/MyDrive/output" --datadir "/content/drive/MyDrive/dataset" --model_name EfficientNet --dup_sim 0.9 --epochs 60 --use_wandb --f1_score_report --save_name 'd0.9(7000)augTover(M1_Lall)' --oversampling --over_iter 1 --over_iter 2 over_iter 5 --over_label 15 --over_label 18 --over_label 19
여기서 --oversampling은 오버샘플링 여부, over_iter는 오버샘플링 횟수(1일 때 1회 늘립니다 !), over_label은 오버샘플링 시키고 싶은 label입니다.
위 코드 실행했을 시 15번 label은 1번, 18번 label은 2번, 19번 label은 5번 오버샘플링됩니다 기준 잡고 f1_score_report 확인하면서 부족한 label oversampling 시켜서 돌려봐주시면 감사하겠습니다 !
수정해둔 classify.py 파일 다운 받으시고 아래 예시 코드처럼 실행하시면 됩니다
!python "/content/drive/MyDrive/classify.py" --outdir "/content/drive/MyDrive/output" --datadir "/content/drive/MyDrive/dataset" --model_name EfficientNet --dup_sim 0.9 --epochs 60 --use_wandb --f1_score_report --save_name 'd0.9(7000)augTover(M1_Lall)' --oversampling --over_iter 1 --over_iter 2 over_iter 5 --over_label 15 --over_label 18 --over_label 19
여기서 --oversampling은 오버샘플링 여부, over_iter는 오버샘플링 횟수(1일 때 1회 늘립니다 !), over_label은 오버샘플링 시키고 싶은 label입니다.
위 코드 실행했을 시 15번 label은 1번, 18번 label은 2번, 19번 label은 5번 오버샘플링됩니다 기준 잡고 f1_score_report 확인하면서 부족한 label oversampling 시켜서 돌려봐주시면 감사하겠습니다 !