脸部年龄判断

分享给好友

报名参赛

体验云端免费GPU极速训练,还能赢奖⾦!

报名参赛

大赛简介

本数据集为脸龄判断数据集,共包含9779张不同人种的人类个体面部图片,个体年龄分布为1岁到110岁之间,共99个类别。为简化问题,将每10岁划为一个区间,使类别缩小到10类。

赛事主题和数据说明

赛题描述

通过实现算法并提交训练,获取奖金池奖金。小提示:抢先更新算法排行榜,有更大机会获取高额奖金哦!

数据来源

FacialAgeTenClass

数据描述

由于需要提交代码作品在云端进行训练,参赛数据集不对外开放。仅提供调试数据,可通过使用本地调试的方式获取调试数据集。本地调试和提交指南请查看[文档中心]

字段说明:

字段名 字段类型 取值区间 字段描述
image_path string 不为空 图片路径
label int 大于等于 0, 小于等于 9 年龄类别

输入字段: image_path,

输出字段: label,

参考文献:

[1]

评审标准

评审指标说明

  • 准确率(Accuracy):对于给定的测试数据集,预测正确的样本数与实际总样本数之比
  • True,表示预测正确的样本数数量
  • Total Number of Samples,表示实际总样本数数量
  • 计算公式如下:

展开

  • 竞赛排行榜
  • 自由练习榜单
第三名

提供者:YY

暂未公开
batch数据为30,循环次数为80次,损失函数优化完,最终完成评分为71.06。

2019-07-28 19:59:57

71.06

暂未公开
第三名

提供者:小林子

大神经验
batch数据为64,循环次数为16次,损失函数优化完,最终完成评分为70.14。

2019-09-13 22:50:22

70.14

大神经验
第三名

提供者:CrazySummerday

大神经验
batch数据为100,循环次数为16次,损失函数优化完,最终完成评分为68.3。

2019-09-25 07:34:25

68.30

大神经验
4

提供者:探索之路

大神经验
batch数据为128,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为67.13。

2019-09-09 14:54:33

67.13

大神经验
5

提供者:Hawk

暂未公开
batch数据为100,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为66.56。

2019-07-31 20:41:05

66.56

暂未公开
6

提供者:Whisney`逸文

大神经验
batch数据为60,循环次数为80次,损失函数优化完,最终完成评分为66.31。

2019-08-09 10:14:50

66.31

大神经验
7

提供者:丶人狠话不多

大神经验
batch数据为64,循环次数为2500次,损失函数优化完,最终完成评分为65.85。

2019-08-04 16:49:07

65.85

大神经验
8

提供者:KASO

暂未公开
batch数据为100,循环次数为80次,损失函数优化完,最终完成评分为65.8。

2019-08-15 10:48:46

65.80

暂未公开
9

提供者:善假于物

暂未公开
batch数据为48,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为65.75。

2019-08-04 09:20:07

65.75

暂未公开
10

提供者:青春猪头少年

暂未公开
batch数据为32,循环次数为60次,损失函数优化完,最终完成评分为65.59。

2019-08-19 02:51:59

65.59

暂未公开
11

提供者:skr skr skr

暂未公开
batch数据为64,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为65.59。

2019-08-22 11:23:37

65.59

暂未公开
12

提供者:Akatsuki

暂未公开
batch数据为16,循环次数为22次,损失函数优化完,最终完成评分为65.39。

Keras

VGG19

2019-08-17 20:37:55

65.39

暂未公开
13

提供者:HelloWor1d

暂未公开
batch数据为32,循环次数为123次,损失函数优化完,最终完成评分为64.98。

2019-09-02 22:35:18

64.98

暂未公开
14

提供者:ON-looker

暂未公开
batch数据为16,循环次数为4000次,损失函数优化完,最终完成评分为64.88。

2019-09-13 14:25:41

64.88

暂未公开
15

提供者:sakuranew

暂未公开
batch数据为64,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为64.83。

2019-07-03 15:36:14

64.83

暂未公开
16

提供者:福大小渣妹

暂未公开
batch数据为64,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为64.83。

2019-07-22 17:00:01

64.83

暂未公开
17

提供者:malena

暂未公开
batch数据为180,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为64.62。

2019-07-03 16:49:20

64.62

暂未公开
18

提供者:就是很任性

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为64.52。

Keras

Resnet50

2019-08-31 20:54:41

64.52

暂未公开
19

提供者:Winteriscoming

暂未公开
batch数据为1,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为64.42。

2019-07-03 20:28:22

64.42

暂未公开
20

提供者:zhr

暂未公开
batch数据为128,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为63.96。

2019-07-03 16:46:41

63.96

暂未公开
21

提供者:上山打老鼠

暂未公开
batch数据为128,循环次数为120次,损失函数优化完,最终完成评分为63.96。

2019-09-02 23:08:23

63.96

暂未公开
22

提供者:郁晓冬

暂未公开
batch数据为32,循环次数为60次,损失函数优化完,最终完成评分为63.91。

2019-07-17 19:11:36

63.91

暂未公开
23

提供者:莫须有の嚣张

暂未公开
batch数据为60,循环次数为121次,损失函数优化完,最终完成评分为63.91。

2019-09-27 10:40:55

63.91

暂未公开
24

提供者:宇宙

暂未公开
batch数据为32,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为63.85。

2019-09-02 19:03:27

63.85

暂未公开
25

提供者:我吃定了这第一

暂未公开
batch数据为30,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为63.75。

2019-07-03 15:13:48

63.75

暂未公开
26

提供者:无......有

暂未公开
batch数据为64,循环次数为60次,损失函数优化完,最终完成评分为63.5。

2019-07-20 12:42:43

63.50

暂未公开
27

提供者:keeper

暂未公开
batch数据为32,循环次数为128次,损失函数优化完,最终完成评分为63.34。

2019-08-11 16:42:53

63.34

暂未公开
28

提供者:gboy

暂未公开
batch数据为30,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为63.14。

2019-07-03 17:45:28

63.14

暂未公开
29

提供者:linlh

暂未公开
batch数据为64,循环次数为60次,损失函数优化完,最终完成评分为62.99。

2019-07-05 03:47:24

62.99

暂未公开
30

提供者:yahiko

暂未公开
batch数据为32,循环次数为40次,损失函数优化完,最终完成评分为62.93。

Keras

NASNet_large

2019-09-02 16:20:30

62.93

暂未公开
31

提供者:Jermmy

暂未公开
batch数据为48,循环次数为80次,损失函数优化完,最终完成评分为62.93。

2019-09-17 06:09:30

62.93

暂未公开
32

提供者:★八百标兵奔北坡

暂未公开
batch数据为128,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为62.47。

2019-08-18 02:21:34

62.47

暂未公开
33

提供者:xaioqiang

暂未公开
batch数据为1,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为62.42。

2019-09-14 11:07:08

62.42

暂未公开
34

提供者:killf

暂未公开
batch数据为8,循环次数为40次,损失函数优化完,最终完成评分为62.27。

paddle

CNN

2019-08-05 18:42:58

62.27

暂未公开
35

提供者:加勒比

暂未公开
batch数据为128,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为62.12。

2019-07-03 19:13:40

62.12

暂未公开
36

提供者:超爱喝酸奶

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为61.71。

2019-09-14 10:33:59

61.71

暂未公开
37

提供者:sloan

暂未公开
batch数据为1,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为61.4。

2019-07-10 15:40:37

61.40

暂未公开
38

提供者:天涯·明月·刀

暂未公开
batch数据为1,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为61.09。

2019-07-06 06:04:51

61.09

暂未公开
39

提供者:isaiah

暂未公开
batch数据为128,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为60.84。

MXNet

CNN

2019-07-17 02:10:22

60.84

暂未公开
40

提供者:忘忧草892

暂未公开
batch数据为4,循环次数为39次,损失函数优化完,最终完成评分为60.58。

2019-10-08 11:06:16

60.58

暂未公开
41

提供者:人间正道是沧桑

暂未公开
batch数据为128,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为60.38。

2019-07-04 02:22:29

60.38

暂未公开
42

提供者:交差墒

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为59.97。

PyTorch

冲呀为了零花钱

2019-07-03 17:51:01

59.97

暂未公开
43

提供者:顺然

暂未公开
batch数据为128,循环次数为128次,损失函数优化完,最终完成评分为59.1。

2019-09-25 14:03:00

59.10

暂未公开
44

提供者:ε

暂未公开
batch数据为32,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为59。

2019-07-03 23:11:41

59.00

暂未公开
45

提供者:Levi

暂未公开
batch数据为64,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为58.9。

2019-09-20 23:24:42

58.90

暂未公开
46

提供者:佩奇

暂未公开
batch数据为128,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为58.84。

2019-09-27 06:46:49

58.84

暂未公开
47

提供者:Mr.Fire

暂未公开
batch数据为32,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为58.28。

2019-07-04 00:19:20

58.28

暂未公开
48

提供者:三两

暂未公开
batch数据为32,循环次数为6000次,损失函数优化完,最终完成评分为57.87。

2019-09-17 18:12:28

57.87

暂未公开
49

提供者:陌上

暂未公开
batch数据为50,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为57.77。

2019-08-24 03:54:27

57.77

暂未公开
50

提供者:祥祥

暂未公开
batch数据为200,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为57.67。

2019-08-31 13:05:17

57.67

暂未公开
51

提供者:AiFool

暂未公开
batch数据为64,循环次数为300次,损失函数优化完,最终完成评分为57.62。

2019-07-03 20:33:57

57.62

暂未公开
52

提供者:cv1557321940

暂未公开
batch数据为128,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为57.46。

2019-08-06 08:57:44

57.46

暂未公开
53

提供者:ChangeBio

暂未公开
batch数据为64,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为56.9。

2019-07-09 01:27:25

56.90

暂未公开
54

提供者:会飞的猪

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为56.9。

2019-09-18 09:40:45

56.90

暂未公开
55

提供者:clare

暂未公开
batch数据为64,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为55.98。

2019-07-04 01:12:25

55.98

暂未公开
56

提供者:SeeU

暂未公开
batch数据为128,循环次数为5001次,损失函数优化完,最终完成评分为55.83。

2019-07-20 23:19:17

55.83

暂未公开
57

提供者:代码搬运工

暂未公开
batch数据为100,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为55.67。

PyTorch

VGGNet

2019-08-31 16:46:02

55.67

暂未公开
58

提供者:hahastrong

暂未公开
batch数据为32,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为55.57。

2019-08-04 01:11:06

55.57

暂未公开
59

提供者:cnn

暂未公开
batch数据为50,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为55.01。

2019-07-07 23:58:20

55.01

暂未公开
60

提供者:qck15570179927

暂未公开
batch数据为48,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为54.86。

2019-08-28 07:43:59

54.86

暂未公开
61

提供者:法想的熟成不个有

暂未公开
batch数据为64,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为54.65。

2019-08-14 09:35:46

54.65

暂未公开
62

提供者:默笑-苗

暂未公开
batch数据为128,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为54.45。

2019-07-04 23:07:45

54.45

暂未公开
63

提供者:不二臣

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为54.45。

2019-09-21 20:02:12

54.45

暂未公开
64

提供者:麦小杨

暂未公开
batch数据为64,循环次数为4次,损失函数优化完,最终完成评分为54.4。

2019-07-04 12:23:28

54.40

暂未公开
65

提供者:张潮

暂未公开
batch数据为125,循环次数为16次,损失函数优化完,最终完成评分为54.35。

2019-07-20 23:20:53

54.35

暂未公开
66

提供者:陈均泳

暂未公开
batch数据为32,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为54.29。

2019-08-10 23:26:11

54.29

暂未公开
67

提供者:cyf

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为53.83。

2019-09-07 10:45:40

53.83

暂未公开
68

提供者:风儿吹过

暂未公开
batch数据为64,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为53.32。

2019-08-06 04:03:08

53.32

暂未公开
69

提供者:纶巾

暂未公开
batch数据为64,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为52.61。

2019-07-03 14:41:54

52.61

暂未公开
70

提供者:沧海一声切克闹

暂未公开
batch数据为50,循环次数为55次,损失函数优化完,最终完成评分为52.61。

2019-10-01 12:17:05

52.61

暂未公开
71

提供者:痴于未知

暂未公开
batch数据为128,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为51.94。

2019-07-10 18:25:15

51.94

暂未公开
72

提供者:Joshua

暂未公开
batch数据为500,循环次数为3200次,损失函数优化完,最终完成评分为51.89。

2019-07-03 12:53:30

51.89

暂未公开
73

提供者:cftang

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为51.89。

2019-07-03 16:02:11

51.89

暂未公开
74

提供者:曾许诺

暂未公开
batch数据为32,循环次数为1500次,损失函数优化完,最终完成评分为51.89。

2019-08-04 19:06:32

51.89

暂未公开
75

提供者:machinelearning小学生

暂未公开
batch数据为32,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为51.43。

2019-07-04 00:42:48

51.43

暂未公开
76

提供者:June_Z

暂未公开
batch数据为32,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为51.43。

2019-09-06 09:53:58

51.43

暂未公开
77

提供者:谢宇笙

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为51.23。

2019-09-11 08:06:50

51.23

暂未公开
78

提供者:怎么又错了

暂未公开
batch数据为64,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为51.02。

2019-08-10 05:06:17

51.02

暂未公开
79

提供者:sw2009

暂未公开
batch数据为64,循环次数为300次,损失函数优化完,最终完成评分为50.92。

2019-08-24 08:48:38

50.92

暂未公开
80

提供者:Scarlatti

暂未公开
batch数据为32,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为50.61。

2019-07-03 17:20:53

50.61

暂未公开
81

提供者:北部湾的落日

暂未公开
batch数据为128,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为50.46。

2019-07-15 18:44:44

50.46

暂未公开
82

提供者:WF

暂未公开
batch数据为128,循环次数为300次,损失函数优化完,最终完成评分为50.41。

2019-07-05 04:29:03

50.41

暂未公开
83

提供者:鹦武鸟

暂未公开
batch数据为64,循环次数为1600次,损失函数优化完,最终完成评分为49.23。

2019-07-05 16:45:37

49.23

暂未公开
84

提供者:Leong_Logan

暂未公开
batch数据为64,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为49.18。

2019-09-02 17:52:59

49.18

暂未公开
85

提供者:阶跃函数

暂未公开
batch数据为32,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为48.72。

2019-07-10 20:14:51

48.72

暂未公开
86

提供者:likeBBBrest

暂未公开
batch数据为50,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为47.9。

2019-10-02 23:39:24

47.90

暂未公开
87

提供者:好吧不好吧你都用

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为46.78。

2019-09-24 17:43:35

46.78

暂未公开
88

提供者:丨风灬起

暂未公开
batch数据为32,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为44.17。

2019-08-04 15:43:58

44.17

暂未公开
89

提供者:习习

暂未公开
batch数据为32,循环次数为90次,损失函数优化完,最终完成评分为44.17。

2019-08-09 21:53:07

44.17

暂未公开
90

提供者:打怪升级

暂未公开
batch数据为64,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为43.35。

2019-08-23 11:00:58

43.35

暂未公开
91

提供者:哇咔咔

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为41.62。

2019-09-03 19:24:26

41.62

暂未公开
92

提供者:坏人

暂未公开
batch数据为64,循环次数为80次,损失函数优化完,最终完成评分为41.46。

2019-08-06 11:12:15

41.46

暂未公开
93

提供者:zpc

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为40.18。

2019-09-21 12:30:49

40.18

暂未公开
94

提供者:leon_wu

暂未公开
batch数据为32,循环次数为80次,损失函数优化完,最终完成评分为39.83。

2019-09-07 14:38:53

39.83

暂未公开
95

提供者:Koi

暂未公开
batch数据为100,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为35.84。

2019-09-16 23:25:55

35.84

暂未公开
96

提供者:未过及格线

暂未公开
batch数据为32,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为34.71。

2019-08-14 22:42:43

34.71

暂未公开
97

提供者:大公鸡过马路

暂未公开
batch数据为256,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为34.61。

2019-07-18 01:58:32

34.61

暂未公开
98

提供者:Nannn

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为33.79。

2019-09-17 08:56:29

33.79

暂未公开
99

提供者:不懂取什么名字

暂未公开
batch数据为32,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为32.72。

2019-08-14 02:42:05

32.72

暂未公开
100

提供者:道长的道

暂未公开
batch数据为32,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为32.67。

2019-07-04 19:19:15

32.67

暂未公开
101

提供者:Devin

暂未公开
batch数据为128,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为32.31。

2019-07-06 12:46:21

32.31

暂未公开
102

提供者:薛会

暂未公开
batch数据为30,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为31.9。

2019-08-11 21:51:00

31.90

暂未公开
103

提供者:Xin Yao

暂未公开
batch数据为32,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为30.78。

2019-07-09 02:20:50

30.78

暂未公开
104

提供者:kaven

暂未公开
batch数据为32,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-07-03 19:45:37

30.73

暂未公开
105

提供者:cgangee

暂未公开
batch数据为32,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-07-05 02:45:25

30.73

暂未公开
106

提供者:begins

暂未公开
batch数据为128,循环次数为800次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-07-05 14:03:05

30.73

暂未公开
107

提供者:huybery

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-07-05 14:14:42

30.73

暂未公开
108

提供者:fly2sky

暂未公开
batch数据为16,循环次数为2次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-07-06 02:12:10

30.73

暂未公开
109

提供者:这是个问题

暂未公开
batch数据为4,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-07-07 00:29:10

30.73

暂未公开
110

提供者:飞飞开始写代码

暂未公开
batch数据为128,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-07-09 21:36:54

30.73

暂未公开
111

提供者:yurisa1

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-07-09 23:20:03

30.73

暂未公开
112

提供者:朱润松

暂未公开
batch数据为32,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-07-16 07:03:04

30.73

暂未公开
113

提供者:瞻彼淇奥

暂未公开
batch数据为32,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-07-16 16:35:45

30.73

暂未公开
114

提供者:Skip2my lou

暂未公开
batch数据为32,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-08-05 18:35:40

30.73

暂未公开
115

提供者:杨杨杨

暂未公开
batch数据为128,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-08-06 20:32:23

30.73

暂未公开
116

提供者:A quiet

暂未公开
batch数据为64,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-08-07 15:03:06

30.73

暂未公开
117

提供者:呜啦啦啦

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-08-08 20:44:16

30.73

暂未公开
118

提供者:嘟嘟1565240581

暂未公开
batch数据为128,循环次数为90次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-08-09 20:42:23

30.73

暂未公开
119

提供者:山山而川

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-08-20 03:04:01

30.73

暂未公开
120

提供者:王润哲

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-08-21 11:38:21

30.73

暂未公开
121

提供者:富强民主文明和谐

暂未公开
batch数据为128,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-08-22 18:03:56

30.73

暂未公开
122

提供者:Tk more tk less

暂未公开
batch数据为32,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-08-31 01:51:33

30.73

暂未公开
123

提供者:ii

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-09-01 19:09:48

30.73

暂未公开
124

提供者:田心在路上

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-09-04 12:33:35

30.73

暂未公开
125

提供者:微风

暂未公开
batch数据为1,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-09-05 17:03:08

30.73

暂未公开
126

提供者:a554142589

暂未公开
batch数据为2,循环次数为128次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-10-11 12:45:46

30.73

暂未公开
127

提供者:做自己的唯一

暂未公开
batch数据为100,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为14.93。

2019-07-31 20:12:47

14.93

暂未公开
128

提供者:zxq

暂未公开
batch数据为32,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为11.2。

2019-08-02 01:59:19

11.20

暂未公开
129

提供者:Aragon

暂未公开
batch数据为128,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为6.75。

2019-08-03 18:26:35

6.75

暂未公开
130

提供者:czj520

暂未公开
batch数据为50,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为0。

2019-09-02 09:58:37

0.00

暂未公开
第一名
王冠 2019-10-21 22:33:30
2019-10-21 22:33:30
68.46
第二名
对方正在输入 2019-11-24 17:02:32
2019-11-24 17:02:32
67.59
第三名
Tk more tk less 2019-11-11 15:15:52
2019-11-11 15:15:52
66.77
4
hajohn 2019-10-15 12:05:52
2019-10-15 12:05:52
51.94
5
繁星 2019-10-19 11:00:08
2019-10-19 11:00:08
51.94
6
yzyuan 2019-10-19 14:41:06
2019-10-19 14:41:06
51.94
7
sudoku 2019-10-19 22:30:48
2019-10-19 22:30:48
51.94
8
Walker1571734626 2019-10-22 17:02:37
2019-10-22 17:02:37
51.94
9
六个骨头 2019-10-23 15:23:46
2019-10-23 15:23:46
51.94
10
濯君 2019-10-25 20:02:51
2019-10-25 20:02:51
51.94
11
C 2019-10-27 20:59:23
2019-10-27 20:59:23
51.94
12
Kaspar.S 2019-10-29 15:34:16
2019-10-29 15:34:16
51.94
13
嘻嘻嘻哈哈 2019-10-30 11:38:18
2019-10-30 11:38:18
51.94
14
江小白 2019-10-31 15:29:34
2019-10-31 15:29:34
51.94
15
Hello 2019-10-31 23:31:41
2019-10-31 23:31:41
51.94
16
lyn1556086487 2019-11-01 10:19:56
2019-11-01 10:19:56
51.94
17
做着英雄梦的路人甲 2019-11-01 11:05:18
2019-11-01 11:05:18
51.94
18
第五轻柔 2019-11-01 16:08:49
2019-11-01 16:08:49
51.94
19
乐呵的太阳 2019-11-02 17:19:07
2019-11-02 17:19:07
51.94
20
铖橙 2019-11-05 09:00:03
2019-11-05 09:00:03
51.94
21
Chiral 2019-11-05 22:20:53
2019-11-05 22:20:53
51.94
22
LukaDoncic 2019-11-07 23:15:09
2019-11-07 23:15:09
51.94
23
2019-11-10 12:00:37
2019-11-10 12:00:37
51.94
24
姬了个喵 2019-11-11 15:59:19
2019-11-11 15:59:19
51.94
25
sunshine1573469860 2019-11-11 19:07:34
2019-11-11 19:07:34
51.94
26
Salad 2019-11-11 20:05:11
2019-11-11 20:05:11
51.94
27
chengcheng 2019-11-13 14:35:57
2019-11-13 14:35:57
51.94
28
2019-11-13 21:09:59
2019-11-13 21:09:59
51.94
29
Boyce Avenue 2019-11-14 15:11:03
2019-11-14 15:11:03
51.94
30
2019-11-16 22:06:26
2019-11-16 22:06:26
51.94
31
    2019-11-18 22:52:04
2019-11-18 22:52:04
51.94
32
丁丁虫 2019-11-19 14:40:03
2019-11-19 14:40:03
51.94
33
WenhuaL 2019-11-19 15:14:40
2019-11-19 15:14:40
51.94
34
张先生-您好 2019-11-21 14:35:59
2019-11-21 14:35:59
51.94
35
Mr.one 2019-11-21 17:08:53
2019-11-21 17:08:53
51.94
36
2019-11-24 15:26:54
2019-11-24 15:26:54
51.94
37
poplar 2019-11-25 14:56:48
2019-11-25 14:56:48
51.94
38
Einsteinpcm 2019-11-26 18:17:48
2019-11-26 18:17:48
51.94
39
Hollens 2019-11-29 13:00:07
2019-11-29 13:00:07
51.94
40
rere 2019-12-01 11:01:18
2019-12-01 11:01:18
51.94
41
znce 2019-12-10 21:33:34
2019-12-10 21:33:34
51.94
42
迟到的幸运儿 2019-10-15 13:55:11
2019-10-15 13:55:11
30.73
43
时光的模样~ 2019-10-21 15:56:04
2019-10-21 15:56:04
30.73

挑战者大赛 官方交流群

训练记录

你还没有任何提交记录喔...

使用指南

  • windows客户端
  • windows命令行
  • Mac/Linux

1.进入代码编辑页下载当前代码

2.打开运行,输入cmd,打开终端

Win+R 输入 cmd

3.使用终端进入到项目的根目录下

cd path\to\project

4.开启 FlyAI-Jupyter 代码调试环境

在终端执行命令 flyai.exe ide 打开调试环境

操作过程有延迟,请耐心等待

运行 run main.py 命令即可在本地训练调试代码

5.提交训练到GPU

在FlyAI-Jupyter环境下运行 !flyai.exe train 将代码提交到云端GPU免费训练

返回sucess状态,代表提交离线训练成功

训练结束会以微信和邮件的形式发送结果通知

6.下载本地测试数据

首次成功执行本地调试命令后,将在本地代码包中自动生成"data"数据集文件夹

更多参赛帮助请查看文档中心

1.进入代码编辑页下载当前代码

2.本地解压缩代码包文件,双击执行 flyai.exe 程序

第一次使用需要使用微信扫码登录 杀毒软件可能会误报,点击信任该程序即可

3.开启 FlyAI-Jupyter 代码调试环境

运行flyai.exe程序,点击"使用jupyter调试"按钮自动打开jupyter notebook 操作界面

运行 run main.py 命令即可在本地训练调试代码

4.下载本地测试数据

运行flyai.exe程序,点击"下载数据"按钮,程序会下载100条调试数据

5.提交训练到GPU

运行flyai.exe程序,点击"提交GPU训练"按钮,代码将自动提交到云端GPU进行训练

返回sucess状态,代表提交离线训练成功

训练结束会以微信和邮件的形式发送结果通知

更多参赛帮助请查看文档中心

1.进入代码编辑页下载当前代码

2.使用终端进入到项目的根目录下

cd path\to\project

3.初始化环境登录

使用如下命令授权 flyai 脚本: chmod +x ./flyai

4.开启 FlyAI-Jupyter 代码调试环境

在终端执行命令 ./flyai ide 打开调试环境 操作过程有延迟,请耐心等待 运行 run main.py 命令即可在本地训练调试代码

5.提交训练到GPU

在FlyAI-Jupyter环境下运行 !flyai.exe train 将代码提交到云端GPU免费训练 返回sucess状态,代表提交离线训练成功 训练结束会以微信和邮件的形式发送结果通知

6.下载本地测试数据

首次成功执行本地调试命令后,将在本地代码包中自动生成"data"数据集文件夹

更多参赛帮助请查看文档中心

$vue{ errorTip }

发送样例至我的邮箱

已发送

已发送成功

请查收FlyAI官方邮件查看详情 根据样例提高算法评分可以获得积分奖励 用来兑换GPU训练时长

确定

$vue{flag?'报名成功!':'参赛温馨提示'}

通过迭代赛题的样例代码提高模型准确率哦~
准确率越高,奖励越丰富!

查看样例代码

⼤神你好!当前能⼒值⽆法参加新⼿手赛

多给新手一些机会哦~

查看样例代码

打开微信,使用扫一扫功能分享给好友

绑定你的微信账号

用于本地环境登录和实时接收训练通知
参赛提示


申请参赛资格请扫描上方二维码联系FlyAI客服

当前赛题您未在 24小时内 报名参加
参赛资格已失效,如有疑问请联系FlyAI客服

当前赛题您未在 48小时内 提交有效成绩
参赛资格已失效,如有疑问请联系FlyAI客服

参加其他比赛
提交结果文件
提示:每次提交需消耗 100 FAI

仅支持上传 CSV 格式的文件

$vue{csvName}上传成功
取消 确认提交

评估成绩得分

$vue{csv_data.score}
$vue{csv_data.lable}
关闭结果