Kaggle Digit Recognizerの解説です。今回もChatGPT駆使しています。
多クラス ロジスティック回帰(スコア: 0.91892)でChatGPT内実行制限時間60秒で収まりました。TensorFlow/Keras CNN(Conv-BN-ReLU ×2 → MaxPool → Dropout × 3ブロック、Dense(256) + BN + Dropout)では0.99564のスコアまで行きました。Claude Codeでロカール実行するか、Kaggle notebookで実行するかで迷いましたが、GPU持ってない人も無料で再現出来るよう、Kaggle notebookの方を選択しました。
さらにEDA(UMAPなど)の結果を反映し、クラス別Augmentation、Focal Lossを入れることで0.99582 までスコア向上できました。
プログラムコードはこちらです。
