Jackko
Batch大小为128,循环次数为2000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为20.51。
Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 3000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 2.24 。
16:02:53Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 3000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 2.52 。
15:38:23Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 300 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 4.5 。
15:30:46Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 300 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 1.6 。
15:25:41Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 300 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 1.12 。
15:23:21Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 0.95 。
15:22:01Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 1.19 。
11:43:55Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 3000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 14.15 。
10:47:24Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 3.55 。
10:21:06Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 2000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 20.51 。
23:57:03Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 2000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 17.2 。
18:43:16Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 2000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 14.86 。
16:40:47Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 200 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 1.25 。
16:12:55Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 1000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 12.35 。
14:22:35Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 2000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 18.46 。
13:25:49Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 2000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 4.13 。
12:52:33Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 1000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 7.43 。
12:43:08Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 300 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 7.24 。
11:43:53Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 1000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 13.5 。
00:25:14Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 300 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 8.16 。
23:55:13Batch Size 数据为 300 ,Epoch循环次数为 300 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 8.03 。
23:19:52Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 300 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 0.98 。
22:12:15Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 10 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 1.11 。
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