Naver AI Hackathon 2018

Team kozistr - Member : 김형찬(kozistr)

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tl;dr

I participated in [Naver A.I Hackathon 2018] and ranked 4th/13th(over 200 teams total) as an individual participant (Team : kozistr)

And also i uploaded summary docs with the codes.

Final LeaderBoard

네이버 지식iN 질문 유사도 예측 (결선)

네이버 영화 평점 예측 (결선)

Result

Stage	Mission	Metric	Score	Rank	Code
phase 1	kin	acc
phase 1	movie-review	mse
phase 2	kin	acc
phase 2	movie-review	mse
final	kin	acc	0.8115	4th
final	movie-review	mse	0.0310	13th

전처리를 하나도 하지 않고 기본 도커만 사용해서 시도 한 모델들의 main.py만 업로드 합니다!

_codes 폴더에 default 로 주어진 전처리 파일들 업로드!

Models

Soon~

Summary!

Here's summary docs!

Hyper-Parameters

네이버 지식iN 질문 유사도 예측

Name	Value	Note
Epochs	100	70 ~ 80 에서 converge
Learning Rate	1e-3	exponential decay (rate 0.95)
Batch Size	64/128	본선에서는 128
DropOut Rate	0.7	0.7 is the best
Embeddings	384	384 ~ 400 good
CNN kernel size	10, 9, 7, 5, 3	10 이하에서 찾음
CNN filter size	256	256 ~ good
FC Unit	1024	512 ~ 1024 good
Optimizer	Adam	Adam, Momentum, SGD ~
...

네이버 영화 평점 예측

Name	Value	Note
Epochs	30	20 ~ 30 에서 converge
Learning Rate	2e-4	lr 에 엄청나게 민감
Batch Size	128	128 ~
DropOut Rate	0.6	0.6 is the best
Embeddings	128	128 ~ 256 good
CNN kernel size	3, 5, 7	10 이하에서 찾음
CNN filter size	256	256 ~ good
FC Unit	512	~ 512 good
Optimizer	Adam	Adam, SGD ~
...

Author

HyeongChan Kim (@kozistr, kozistr@gmail.com)