[討論] kaggle G2Net Gravitational Wave Detect

[outrunner (ot)]

  都沒人玩kaggle了嗎？最近這場蠻好玩的：

  https://www.kaggle.com/c/g2net-gravitational-wave-detection/

  資料是三個測站的人工合成訊號，目標是偵測是否含重力波

  可惜當年DSP沒學好，最後只得到第六名QQ

  比較意外的是1D-CNN表現比頻譜圖好

  而且1D-CNN產生的feature map進2D-CNN居然也行得通

  最後大家都是用類似的架構：

    wave -> 1D-CNN -> 2D-CNN

  總之又學到不少，有興趣歡迎一起討論

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.160.94.147 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1633060421.A.A7B.html
→ aa871220: 借問有沒有比較熱絡討論kaggle 的台灣社群啊？
→ outrunner: 沒有XD
推 yoyololicon: 這個題目去年pycontw有人報過欸
→ yoyololicon: 1D CNN的filter有設什麼constraintㄇ
  沒有
→ yoyololicon: 不然我會很好奇學出來的filter有什麼local特性能用
→ yoyololicon: 到2d CNN
  長這樣 https://i.imgur.com/druB3Sq.jpg
推 KindWei: outrunner 大大耶 先跪...
  噗
推 cs410567cs: 你是怎麼想到可以用1DCNN代替CQT的
  當然是kaggle讀書會會長hengck23大大分享的paper
推 yoyololicon: 想到nnAudio，不知道你們有沒有試過用cqt初始化再繼
→ yoyololicon: 續train會長怎樣
→ yoyololicon: 不然沒有任何constraint的確就會像你那張圖，沒法做
→ yoyololicon: 什麼有用分析ww
→ yoyololicon: 不過只要能work就沒問題(X
  大多數人都是從CQT開始的，好像只有heng大大有試著訓練CQT
※ 編輯: outrunner (1.160.88.101 臺灣), 10/03/2021 18:31:38