Machine Learning HW3

MLTAs

ntueemlta2021@gmail.com

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Outline

• HW3 - Face Expression Prediction
• Dataset and Tasks Description
• Sample Submission
• Kaggle
• Grading / Assignment Regulation

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Task - Face Expression Prediction

Task - Face Expression Prediction

本次作業為網路上收集到的人臉表情資料，

經過特殊處理，每張圖片，均是人臉部份佔大部分

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0(生氣)

1(厭惡)

2(恐懼)

3(高興)

4(難過)

5(驚訝)

6(中立)

training data: about 28886 images

testing data: 7000 images (a half will be public test)

Task and Dataset

• Task : CNN
• Build your own model
• Sample code: https://drive.google.com/file/d/10Q-K9rrcC9EolQgS-wZdS2byp0XhsLVz/view?usp=sharing

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• Dataset : Facial Expression Recognition Challenge (Fer2013)

Reference : Challenges in Representation Learning

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Kaggle Info & Deadline

• Link: https://www.kaggle.com/t/89e76f1cd72e4f608c0394eded88dd00
• 個人進行、不須組隊
• Team Name:
• 修課學生：學號_任意名稱（ex: b09901666_name）
• 旁聽：旁聽_任意名稱
• Maximum Daily Submission: 5 times
• Kaggle Deadline: 11/11/2021 23:59:59 (GMT+8)
• Ceiba Deadline: 11/13/2021 23:59:59 (GMT+8)
• test set的7000筆資料將被分為兩份，3500筆public，3500筆private
• Leaderboard上所顯示為public score，在Kaggle Deadline前可以選擇2份submission作為private score的評分依據。

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Kaggle submission format

請預測test set中七千筆資料並將結果上傳Kaggle

1. 上傳格式為csv。
2. 第一行必須為id,label，第二行開始為預測結果。
3. 每行分別為id以及預測的label，請以逗號分隔。
4. Evaluation: Accuracy

配分 Grading Criteria-Kaggle(2%)

• Kaggle deadline : 11/11/2021 23:59:59 (GMT+8)
• Kaggle - 2%
• 超過public leaderboard的simple baseline分數 : 0.5%
• 超過private leaderboard的simple baseline分數 : 0.5%
• 超過public leaderboard的strong baseline分數 : 0.5%
• 超過private leaderboard的strong baseline分數 : 0.5%
• Bonus - 1%
• (1.0%) private leaderboard 排名前五名，並繳交投影片描述實作方法，另外需錄製一份講解影片（少於三分鐘）作一個簡單的presentation，助教將公布給同學們參考

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配分 Grading Criteria - report(8%)

• Programming Report - 4%
• https://docs.google.com/document/d/1KoGQMQL8xyo9pXN6HEfGgxgwOjXcK3v4/edit?usp=sharing&ouid=102528209626787107677&rtpof=true&sd=true
• Math Problem - 4%
• https://hackmd.io/@GfOkB4kgS66YhhM7j6TJew/SJy_akYUK
• Type in latex(preferable) or take pictures of your handwriting
• Write them in report.pdf

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Example - confusion matrix

Assignment Regulation

• Only Python 3.7 available !!!!
• 開放使用套件(或是你可以直接下載我們當初的環境yml檔案)
• numpy ==1.19
• pandas == 1.1.3
• python standard library
• pytorch == 1.10.0 (torchvision == 0.11.1)
• tensorflow == 2.1.0
• keras == 2.2.4
• cv2
• pillow >= 6.1.0
• 若需使用其他套件，請儘早寄信至助教信箱詢問，並請闡明原因。

Requirements

1. 請使用CNN【機器學習2021】卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks, CNN) - YouTube
• 補充資料：【機器學習2021】類神經網路訓練不起來怎麼辦 (三)：自動調整學習速率 (Learning Rate) - YouTube
2. 不能使用額外data
3. 如果你的code不只一個檔案（或有多個參數）請附上readme或shell script
4. testing process要在10分鐘內跑完

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Ceiba Submissions

你的ceiba上請至少包含：

1. report.pdf : Please refer to report template
2. your python (or ipynb) files
3. 請將參數連結附在report中

請不要上傳dataset，請不要上傳dataset，請不要上傳dataset

Report 格式

• 限制
• 檔名必須為 report.pdf !!!
• 檔名必須為 report.pdf !!!
• 檔名必須為 report.pdf !!!
• 請標明系級、學號、姓名，並按照report模板回答問題，切勿隨意更動題號順序
• 若有和其他修課同學討論，請務必於題號前標明collaborator（含姓名、學號）
• Report模板連結
• 連結：https://docs.google.com/document/d/1KoGQMQL8xyo9pXN6HEfGgxgwOjXcK3v4/edit?usp=sharing&ouid=102528209626787107677&rtpof=true&sd=true
• 截止日期同 Ceiba Deadline: 11/13/2021 23:59:59 (GMT+8)

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其他規定 Other Policy

• Lateness
• Ceiba 每遲交一天(不足一天以一天計算) hw3 所得總分將x0.7
• 不接受程式 or 報告單獨遲交
• 不得遲交超過一天，若有特殊原因請儘速聯絡助教
• Runtime Error
• 當 程式錯誤，造成助教無法順利執行，請在公告時間內寄信向助教說明，修好之後重新執行所得kaggle部分分數將x0.5。
• 可以更改的部分僅限 syntax 及 io 的部分，不得改程式邏輯或是演算法，至於其他部分由助教認定為主。

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其他規定 Other Policy

• Cheating
• 抄 code、抄 report（含之前修課同學）
• 開設 kaggle 多重分身帳號註冊 competition
• 於訓練過程以任何不限定形式接觸到 testing data 的正確答案
• 不得上傳之前的 kaggle 競賽
• 教授與助教群保留請同學到辦公室解釋coding作業的權利，請同學務必自愛

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TA Hour

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• 11/3, 11/10(三) 14:15~15:15@ google meet
• ML2021 TA Hour
• 連結：https://meet.google.com/zyi-gfgj-tdu

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