使用TensorFlow构建CNN进行图像分类,准确率94.92%

Batch大小为128,循环次数为300次,损失函数优化完,最终完成评分为94.92。

得分记录
2020-02-05

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 94.92

11:44:46

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 94.18

11:29:19

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 82.12

11:16:02

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 91.92

11:01:11
2020-02-04

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 24.77

23:26:45

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 30.25

21:51:38

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 39.25

20:06:26

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 28.6

18:07:05

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 33.04

17:14:53

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 89.87

16:13:10

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 93.85

15:39:08

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 69.75

15:25:17

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 32 次,损失函数优化完,最终完成评分为 23.21

14:09:16