参考： GPipe、ARS-Aug、AutoAugment、森下らの手法 ただし、最も優れているGPipeはImageNetの学習済みモデルを利用するため、Train with 1000の条件から外れます。 GPipeを除くと、ARS-AugとAutoAugmentの双方でPyramidNet-SDが現時点で最も優れたモデルとなります。 従って、Train with 1000において現時点で最高水準の分類精度を達成しうるモデルはPyramidNet-SDと言えます。 (後記で言及しますが、実際は一応更に優れたモデルが提案されています。じ、実装できなかったんや…。) 実際にTrain with 1000に対してPyramidNet-SDを利用した所、分類精度は64.5%を達成しました。 本実験ではPyramidNet-SDをベースラインとし、更に認識精度を改善しうる手法について検討を行いまし