通过Keras进行CNN的神经网络构筑,图像分类

Batch大小为32,循环次数为16次,损失函数优化完,最终完成评分为98.13。

得分记录
2020-02-04

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 12 次,损失函数优化完,最终完成评分为 78.44

14:53:07

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 8 次,损失函数优化完,最终完成评分为 92.84

13:53:43

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 16 次,损失函数优化完,最终完成评分为 90.02

12:34:23

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 32 次,损失函数优化完,最终完成评分为 86.77

10:58:33
2020-02-03

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 16 次,损失函数优化完,最终完成评分为 89.74

22:10:44

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 8 次,损失函数优化完,最终完成评分为 75.9

19:50:50

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 16 次,损失函数优化完,最终完成评分为 98.13

18:12:43

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 8 次,损失函数优化完,最终完成评分为 62.68

11:58:31

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 10 次,损失函数优化完,最终完成评分为 94.03

11:17:47
2020-02-02

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 4 次,损失函数优化完,最终完成评分为 57.16

13:10:56

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 8 次,损失函数优化完,最终完成评分为 76.03

12:16:22

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 4 次,损失函数优化完,最终完成评分为 53.43

11:37:04

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 4 次,损失函数优化完,最终完成评分为 70.21

10:58:19

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 4 次,损失函数优化完,最终完成评分为 83.47

09:53:49
2020-02-01

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 4 次,损失函数优化完,最终完成评分为 76.58

15:51:10

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 1 次,损失函数优化完,最终完成评分为 31.72

15:12:31