这不仅仅是一个使用Keras和CNN,RNN来做图像分类的教程

Batch大小为1,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为90.76。

得分记录
2020-02-21

Batch Size 数据为 1 ,Epoch循环次数为 1 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 91.57 。

20:28:45

Batch Size 数据为 1 ,Epoch循环次数为 1 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 91.54 。

07:58:47
2020-02-17

Batch Size 数据为 1 ,Epoch循环次数为 1 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 91.3 。

02:20:37
2020-01-25

Batch Size 数据为 1 ,Epoch循环次数为 1 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 90.76 。

05:35:31

Batch Size 数据为 1 ,Epoch循环次数为 1 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 90.54 。

14:07:25
2020-01-23

Batch Size 数据为 1 ,Epoch循环次数为 1 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 90.62 。

21:18:06

Batch Size 数据为 1 ,Epoch循环次数为 1 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 84.38 。

16:57:26