賽題是基於小資料集的影象分類。資料集還加入了高斯雜訊。
我採用了去燥加分類兩個過程來解決這個問題，所以模型不是end to end的。
beyond a gaussian denoiser: residual learning of deep cnn for image denoising
實現結果表明去燥效果是很好的。
分類網路採用inception_resnet_v2網路，使用預訓練的引數，使用輔助分類器，同時修改了輔助分類器的結構。
12月19號做個補充
從賽後交流中，我了解到其他隊伍基本上使用了desnet和resnet這兩種，並在使用預訓練引數的情況下，對所有層的引數都再次訓練，不凍結一些層，然後前面幾層的學習率大於後面層的學習率。
另外一點是訓練多個模型，採用模型融合的辦法，得到更加精確的結果，當然這種辦法會占用很多空間。或許在加上知識蒸餾能在降低模型大小的情況下獲得不錯的結果。
對於雜訊的處理方面，可以用gan去學習雜訊的分布，可以選擇加上雜訊去做訓練和去掉雜訊去訓練兩種思路。
損失函式選擇具有更加區別性的amsoftmax。
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