分布をゆがめたんじゃないかなって思います。処理の仕方の件で終了一週間前くらいにひと悶着あるのですが、僕が頑張るきっかけになりました。内のクラスの比率を弄っています。数値とグループ分けは決め打ちなので論理的な根拠はありません。閾値が高くなってしまうため、閾値の調整を行いました。試みたものの時間的な都合と自分で納得できる根拠が無かったことから、基本的に一律で決めるようにしています。良くならない」みたいな議論が行われていました。変更で出来るだけ「ほぼ同じ画像の存在」を無くそうとしました。Erase」という順に適用します。90度だけに変更したのは処理時間の都合です。作る部分を如何に並列化・高速化してAWSの使用時間を短くするかめっちゃ頑張ってたのですが、これに関しては別の記事で書こうかと思います。時間かかるんですよね、画像が大きいと特に。そのままグレースケール化するのではなく、対応する色のチャネルを取り出す方が良さそう」というコメントがありました。何でもっと早く気づけなかったのか...後悔してます。実際それで学習し直したことでスコアが向上したんですけど、いやまさかそんな処理が必要だとは...。増加はかなりありがたかったです。なってくると今まで使ってたデータの前提が変わってしまうため非常に困ったことになりました。ための学習を仕込みます。して欲しいという気持ちでした。ただのお祈りででしたね。0.54638出勤前に提出したんですけど、正直言って嬉しすぎてちょっと泣きそうでした。(だから0.58は行って欲しいと考えていた)、こんなに上がるのは想定外だったんですよね。学習が間に合わなかったせいです。しまくってるのですが、別の記事で書こうと思います。「組み合わせてもそんなに効果無い」みたいな話だった気がするんですけどねー。