MNIST手写数字识别练习赛

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剩余奖金 ¥ 7

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体验云端免费GPU极速训练,还能赢奖⾦!

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大赛简介

MNIST手写数字数据库具有60,000个训练集和10,000个测试集。它是NIST大集合的子集。数字已经过尺寸标准化,并以固定尺寸的图像为中心。数据集中图像为28*28的二进制图片。它是一个很好的入门计算机视觉的数据集。

参赛须知

参赛时间: 本次竞赛无时间限制,长期有效开放

参赛方式

  • 方式一:
  • 在线查看样例根据FlyAI样例模版实现算法并使用云端免费GPU进行模型训练获得最终成绩得分
  • 方式二:
  • 下载FlyAI样例模版进行本地调试并提交到云端使用免费GPU进行模型训练获得最终成绩得分,在本地进行代码调试的教程请查看[文档中心]

参赛选手说明

  • 参赛人员身份信息需保证真实、有效,大赛主办方仅将个人信息用于赛事数据授权及颁奖使用
  • 欢迎海内外的在校学生,算法工程师和所有AI爱好者参与
  • 本次竞赛报名形式:以个人形式本地提交作品线上审核,并且以最终提交算法得分作为唯一有效成绩
  • 在比赛截止日期前,团队中成绩最高分作为本团队的最终成绩
  • 报名成功后请加入FlyAI竞赛交流群,一起学习进步!重要通知也将在群内发布,不要错过哦

比赛作品说明

  • 最终比赛成绩以排行榜显示排名为准
  • 根据作品提交时间先后顺序进行人工审核,审核合格后提交至排行榜
  • 禁止使用外部链接下载代码替换本项目代码
  • 提交的代码具备可解释性并且其它开源框架可复现
  • 所有相似代码将一律不通过审核!!情况多次出现者封号处理
  • 如有发现利用非正常手段作弊行为,奖金一律不发放。之前所获得奖金金额官方有权收回,情节严重者封号处理
  • 提交代码即视为阅读并同意以上比赛作品说明

大赛奖项设置

奖项说明:

奖项设置 获奖人数 奖金额度说明(按最终得分评判)
FlyAI挑战奖 所有挑战者 奖金获取标准:95<Score<=100 按照得分比例获取奖金池金额
新框架奖励 所有人 项目中首次使用排行榜中未出现的新框架搭建模型,可获得60FAI币额外积分奖励

备注:

  • 通过更新排行榜获取奖金,与原排行榜冠军得分差值越大,所获奖金比例越高
  • 按照所有挑战者提交作品时间先后,后台审核作品并更新到排行榜中, 【Score】未达奖金获取标准可显示在排行榜中,但无法获取奖金
  • 奖金额度获取评判指标说明:【BOUNS】表示奖金池总额度;【Score】表示模型得分;【BU_N】表示第n位达到奖金获取标准并更新排行榜后所获得的奖金总额度
  • 提交离线训练,系统自动评判模型Score。奖金获取额度计算公式如下:

赛事主题和数据说明

赛题描述

通过迭代自己的算法模型并提交训练,获取奖金池高额奖金。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

MNIST

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 图片的相对路径
label float 大于等于 0, 小于等于 9 图片的标注标签

输入字段: image_path,

输出字段: label,

参考文献:

[1]Yann LeCun, Courant Institute, NYU

[2]Corinna Cortes, Google Labs, New York

[3]Christopher J.C. Burges, Microsoft Research, Redmond

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:

比赛常见问题说明

Q:比赛使用什么框架?

  • 比赛支持常用的机器学习和深度学习框架,比如TensorFlow,PyTorch,Keras,Scikit-learn、MXNet、PaddlePaddle等。

Q:怎么参加比赛,需不需要提交CSV文件?

  • FlyAI竞赛平台提供免费云端GPU资源,报名后可以使用自己熟练的框架,修改main.py中的网络结构和processor.py中的数据处理;仅部分赛题支持CSV方式提交,请仔细阅读参赛方式相关内容。

Q:比赛排行榜分数怎么得到的?

  • 参加项目竞赛必须实现 model.py 中的predict_all方法。系统通过该方法,调用模型得出评分。

展开

  • 竞赛排行榜
  • 奖金记录
第三名

提供者:你猜猜我是谁

51.00

batch数据为256,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为99.86。

2019-03-18 12:07:30

51.00

99.86

第三名

提供者:五叶草

batch数据为42000,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为99.74。

2019-04-07 19:55:27

99.74

第三名

提供者:cnn

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99.63。

2019-06-25 21:32:30

99.63

4

提供者:AMERICA

batch数据为500,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为99.56。

2019-08-25 07:07:11

99.56

5

提供者:我是管小亮:)

batch数据为64,循环次数为45次,损失函数优化完,最终完成评分为99.55。

2019-10-21 16:16:12

99.55

6

提供者:=

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99.53。

2019-04-30 00:27:23

99.53

7

提供者:きょほう

batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为99.44。

2019-11-16 12:19:04

99.44

8

提供者:Kit

batch数据为64,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为99.41。

2019-11-24 12:14:37

99.41

9

提供者:样例基线

batch数据为32,循环次数为5次,损失函数优化完,最终完成评分为99.26。

2019-10-14 00:32:12

99.26

10

提供者:machinelearning小学生

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99.21。

2019-06-28 12:00:17

99.21

11

提供者:WayPlus

10.00

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99.09。

2019-04-03 02:13:38

10.00

99.09

12

提供者:Bright

batch数据为500,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为98.61。

2019-09-02 09:46:04

98.61

13

提供者:Victor Hong

batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为98.61。

MXNet

LeNet5

2019-09-02 22:41:34

98.61

14

提供者:chenfengshf

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98.39。

2019-08-13 12:27:24

98.39

15

提供者:success9465

batch数据为128,循环次数为40次,损失函数优化完,最终完成评分为98.15。

2019-11-29 07:02:49

98.15

16

提供者:LOSKI

batch数据为256,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为98.13。

2019-10-26 09:09:39

98.13

17

提供者:iris

batch数据为256,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为98.01。

2019-04-02 16:44:19

98.01

18

提供者:做自己的唯一

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97.24。

2019-07-31 22:06:18

97.24

19

提供者:anticlockwise

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97.12。

2019-08-06 18:19:42

97.12

20

提供者:宇宙

batch数据为50000,循环次数为5次,损失函数优化完,最终完成评分为97.09。

2019-05-22 21:51:14

97.09

21

提供者:Again

batch数据为1024,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为96.01。

2019-06-06 21:04:40

96.01

22

提供者:Cosimo

batch数据为500,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为95.9。

2019-06-03 20:47:03

95.90

23

提供者:莫须有の嚣张

batch数据为10000,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为95。

2019-06-17 01:20:50

95.00

24

提供者:木鱼

10.00

batch数据为64,循环次数为150次,损失函数优化完,最终完成评分为94.84。

2019-03-31 12:59:28

10.00

94.84

25

提供者:zizaieee

batch数据为256,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为94.52。

2019-04-13 19:39:39

94.52

26

提供者:sytv587

10.00

batch数据为128,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为94.51。

Keras

CNN_

2019-03-17 23:55:52

10.00

94.51

27

提供者:fly

batch数据为256,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为94.44。

2019-03-19 10:14:47

94.44

28

提供者:北极烧烤肉丝

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94.41。

2019-04-29 21:55:43

94.41

29

提供者:疯狂的大笨蛋

batch数据为128,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为94.34。

2019-04-07 18:43:10

94.34

30

提供者:晓风

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94.34。

2019-05-04 21:23:24

94.34

31

提供者:uian

batch数据为256,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为94.21。

2019-07-23 01:06:42

94.21

32

提供者:matthew

10.00

batch数据为256,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为94.14。

2019-03-27 16:29:46

10.00

94.14

33

提供者:Xin Yao

batch数据为1000,循环次数为16次,损失函数优化完,最终完成评分为94.01。

2019-06-25 10:42:47

94.01

34

提供者:Leeeon

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93.91。

2019-06-21 21:03:56

93.91

35

提供者:Leong_Logan

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93.81。

2019-04-02 21:31:45

93.81

36

提供者:(ಡωಡ)

batch数据为256,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为93.68。

2019-08-15 19:35:21

93.68

37

提供者:鹦武鸟

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93.59。

2019-04-07 15:58:32

93.59

38

提供者:心如止水

batch数据为256,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为93.55。

2019-05-16 15:55:25

93.55

39

提供者:于峰

batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为93.51。

2019-06-20 15:38:28

93.51

40

提供者:qf1563189442

batch数据为128,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为93.33。

2019-09-17 00:04:05

93.33

41

提供者:刘志强

batch数据为16,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为93.3。

2019-07-22 21:58:16

93.30

42

提供者:zjy

batch数据为1024,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为93.22。

2019-06-03 20:53:36

93.22

43

提供者:风雨兼程

10.00

batch数据为256,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为93.14。

2019-03-18 10:17:28

10.00

93.14

44

提供者:hiccup

batch数据为64,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为93.11。

2019-05-13 18:48:34

93.11

45

提供者:AiFool

batch数据为5000,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为93.1。

2019-05-24 01:06:57

93.10

46

提供者:袁璞

batch数据为256,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为92.95。

2019-07-12 12:23:52

92.95

47

提供者:Jackko

10.00

batch数据为128,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为92.9。

2019-03-18 13:08:45

10.00

92.90

48

提供者:王璐

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92.86。

2019-07-10 20:59:20

92.86

49

提供者:植

10.00

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92.74。

2019-03-25 21:40:17

10.00

92.74

50

提供者:oliver1562911697

batch数据为42000,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为92.6。

2019-07-14 12:14:56

92.60

51

提供者:斗牛要不要

batch数据为128,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为92.23。

2019-05-31 21:37:38

92.23

52

提供者:ROC

batch数据为128,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为92.2。

2019-04-03 18:29:29

92.20

53

提供者:huzhong

batch数据为100,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为91.9。

2019-04-08 14:37:41

91.90

54

提供者:不形于色

10.00

batch数据为64,循环次数为350次,损失函数优化完,最终完成评分为91.81。

2019-03-25 21:03:19

10.00

91.81

55

提供者:DDBG

10.00

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91.79。

2019-03-16 15:53:37

10.00

91.79

56

提供者:trick_or_treat

10.00

batch数据为256,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为91.79。

2019-03-19 15:18:33

10.00

91.79

57

提供者:chenyl

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91.79。

2019-04-03 12:48:08

91.79

58

提供者:Nightingale

10.00

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91.77。

2019-03-17 21:34:19

10.00

91.77

59

提供者:sinh

batch数据为50,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为91.76。

2019-04-05 17:18:32

91.76

60

提供者:candyriver

batch数据为512,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为91.76。

2019-08-11 20:45:12

91.76

61

提供者:風

batch数据为128,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为91.7。

2019-03-19 15:59:18

91.70

62

提供者:PPdog

batch数据为256,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为91.41。

Keras

xxqnet_v6

2019-06-19 14:12:33

91.41

63

提供者:亦云

batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为91.33。

2019-05-22 18:04:24

91.33

64

提供者:Hallo

10.00

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90.94。

2019-03-17 23:01:36

10.00

90.94

65

提供者:火炎焱燚

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90.9。

2019-04-04 12:39:58

90.90

66

提供者:flashsherlock

batch数据为100,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为90.72。

2019-07-18 15:47:59

90.72

67

提供者:侠

batch数据为32,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为90.69。

2019-11-13 01:23:31

90.69

68

提供者:就是很任性

10.00

batch数据为320,循环次数为1500次,损失函数优化完,最终完成评分为90.64。

2019-03-25 18:25:38

10.00

90.64

69

提供者:山高水远。

batch数据为64,循环次数为800次,损失函数优化完,最终完成评分为90.59。

2019-04-16 17:59:07

90.59

70

提供者:菜的掉渣

batch数据为100,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为90.45。

2019-10-11 01:35:58

90.45

71

提供者:FC

batch数据为200,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为90.37。

2019-04-06 09:09:05

90.37

72

提供者:Hnecl

10.00

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90.34。

2019-03-26 18:41:59

10.00

90.34

73

提供者:Lucaschen

10.00

batch数据为128,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为90.24。

2019-03-29 18:40:19

10.00

90.24

74

提供者:大仙的男人

10.00

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90.14。

2019-04-01 02:40:07

10.00

90.14

75

提供者:物理课代表

batch数据为500,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为90.11。

2019-05-13 03:57:56

90.11

76

提供者:凉心半浅良心人

batch数据为64,循环次数为450次,损失函数优化完,最终完成评分为90.11。

2019-05-18 02:50:44

90.11

77

提供者:fmy

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90.1。

2019-04-02 22:15:24

90.10

78

提供者:代码搬运工

10.00

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89.99。

2019-03-23 01:30:08

10.00

89.99

79

提供者:kongd

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89.38。

2019-04-02 22:00:55

89.38

80

提供者:参赛小学生

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88.76。

2019-05-08 01:12:28

88.76

81

提供者:QiJQ

10.00

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88.58。

2019-03-20 03:03:28

10.00

88.58

82

提供者:萌萌

10.00

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88.41。

2019-03-29 21:24:44

10.00

88.41

83

提供者:张绪财

batch数据为64,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为88.38。

2019-08-14 22:10:31

88.38

84

提供者:李大可

10.00

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88.21。

2019-03-26 00:56:30

10.00

88.21

85

提供者:爱做梦的柯基

10.00

batch数据为128,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为88.14。

2019-03-26 18:20:03

10.00

88.14

86

提供者:张帅

10.00

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88.06。

2019-03-20 21:43:28

10.00

88.06

87

提供者:醉意

10.00

batch数据为256,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为87.89。

2019-03-18 13:24:10

10.00

87.89

88

提供者:vue

batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为87.84。

2019-09-08 23:36:58

87.84

89

提供者:I admit myself

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87.8。

2019-07-03 04:29:41

87.80

90

提供者:五月^V^

10.00

batch数据为256,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为87.61。

2019-04-02 09:06:25

10.00

87.61

91

提供者:第五轻柔

batch数据为128,循环次数为80次,损失函数优化完,最终完成评分为86.64。

2019-07-03 20:18:51

86.64

92

提供者:致Great

10.00

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86.59。

2019-03-24 15:03:21

10.00

86.59

93

提供者:深潜

batch数据为512,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为85.52。

2019-05-10 04:40:32

85.52

94

提供者:yahiko

batch数据为500,循环次数为64次,损失函数优化完,最终完成评分为85.09。

2019-06-21 13:19:01

85.09

95

提供者:Gabski

10.00

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84.66。

2019-03-26 00:10:31

10.00

84.66

96

提供者:杰

10.00

batch数据为256,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为83.86。

2019-03-30 16:24:44

10.00

83.86

97

提供者:qqm

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46.01。

2019-05-01 21:24:47

46.01

98

提供者:ZYZhang

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41.8。

2019-04-27 18:31:53

41.80

99

提供者:夏末的夏

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39.55。

2019-04-23 18:59:14

39.55

100

提供者:FlyAI样例得分

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36.62。

2019-03-21 11:51:56

36.62

101

提供者:祥文 Shawn

10.00

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33.04。

2019-03-22 18:01:30

10.00

33.04

102

提供者:heihei

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31.46。

2019-05-14 16:04:14

31.46

103

提供者:hello80

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29.51。

2019-04-19 21:43:12

29.51

104

提供者:ಠ_ಠ

10.00

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29.19。

2019-03-19 16:28:04

10.00

29.19

105

提供者:Hundredays

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20.71。

2019-05-05 17:37:41

20.71

106

提供者:愚公的锤子

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12.69。

2019-05-09 02:01:40

12.69

107

提供者:理言

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9.56。

2019-05-09 01:03:12

9.56

108

提供者:TheKernel

batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为9.56。

2019-08-02 18:05:25

9.56

2019-04-02
五月^V^

模型得分为87.61,本次获得实时奖励奖金为10

2019-04-02 09:06:25

2019-04-01
大仙的男人

模型得分为90.14,本次获得实时奖励奖金为10

2019-04-01 02:40:07

2019-03-30
WayPlus

模型得分为86.16,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-30 21:21:54

模型得分为83.86,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-30 16:24:44

2019-03-29
萌萌

模型得分为17.34,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-29 20:05:21

Lucaschen

模型得分为90.24,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-29 18:40:19

2019-03-26
matthew

模型得分为65.89,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-26 22:31:16

Hnecl

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2019-03-26 18:41:59

爱做梦的柯基

模型得分为88.14,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-26 18:20:03

2019-03-26
李大可

模型得分为24.94,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-26 00:50:46

Gabski

模型得分为84.66,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-26 00:10:31

模型得分为29.24,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-25 21:26:20

不形于色

模型得分为91.81,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-25 21:03:19

就是很任性

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2019-03-25 18:25:38

2019-03-24
致Great

模型得分为86.59,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-24 15:03:21

2019-03-23
代码搬运工

模型得分为8.81,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-23 01:26:54

祥文 Shawn

模型得分为33.04,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-22 18:01:30

2019-03-20
张帅

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2019-03-20 21:43:28

2019-03-20
QiJQ

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2019-03-20 03:03:28

2019-03-19
ಠ_ಠ

模型得分为29.19,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-19 16:28:04

2019-03-18
Jackko

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你猜猜我是谁

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2019-03-18 12:07:30

醉意

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2019-03-18 11:56:46

风雨兼程

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2019-03-18 10:00:31

2019-03-17
你猜猜我是谁

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2019-03-17 22:43:26

Nightingale

模型得分为91.77,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-17 21:34:19

2019-03-17
sytv587

模型得分为92.19,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-17 13:28:00

2019-03-16
DDBG

模型得分为86.92,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-16 17:19:17

2019-03-15
木鱼

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2019-03-15 23:09:18

Hallo

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2019-03-15 20:14:03

LXY

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2019-03-15 15:56:16

2019-03-15
trick_or_treat

模型得分为93.57,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-15 12:40:05

2019-03-12
poison

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2019-03-12 17:38:59

2019-03-11
梯度下降

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2019-03-11 22:33:07

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2019-03-10 19:14:16

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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

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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

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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

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训练结束会以微信和邮件的形式发送结果通知

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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

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