通过TensorFlow进行CNN的神经网络构筑,图像

Batch大小为256,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为97.56。

得分记录
2019-04-22

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 3.95

21:57:47

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 10.35

21:50:44

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 2000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 12.22

20:13:48

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 16.53

18:52:06

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 24.59

15:55:28

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 2000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 6.04

15:18:43
2019-04-22

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 6000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 34.08

00:15:13

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 2000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 97.56

23:11:36

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 2000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 97.2

20:48:58

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 5000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 40.98

19:33:08

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 5000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 19.34

16:39:39

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 2000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 62.69

15:12:09
2019-04-21

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 10.28

13:56:13

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 5000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 4.67

18:55:46

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 5000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 89.72

16:03:36
2019-04-15

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 10000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 85.33

00:19:20

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 10000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 8.27

22:01:07