HW3
任务分析
本次作业要求对food11进行分类
作业的分数细则如下：
Simple: 0.50099
Medium: 0.73207 - Training augmentation + longer training
Strong: 0.81872 - Training augmentation + model design + extended training (+ cross-validation + ensemble)
Boss: 0.88446 - Training augmentation + model design + test-time augmentation + extended training (+ cross-validation + ensemble)
完成细节
模型
resnet18，按照李沐动手学深度学习教程搭建。
resnet，用了两层残差块，然后接全连接层
训练设置
resnet中采用StepLRScheduler，训练100 epochs，前50轮学习率为3e-4，后50轮为3e-5
resnet18采用余弦退火策略，200epochs，T_MAX设置为200，学习率按余弦从3e-4减小到3e-7
均采用5折交叉验证
resnet18只训练出四个模型
batch_size都设置为64
采用FocalLoss，根据resnet对各个类别的分类情况调整了alpha系数
结果
resnet达到了StrongLine
resnet18达到了BossLine
