基于PyTorch+SENet的图像分类

Batch大小为32,循环次数为8次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为85.73。

得分记录
2020-02-06

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 8 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 85.2 。

04:29:35

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 8 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 85.73 。

01:44:54

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 2 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 66 。

21:17:40

Batch Size 数据为 32 ,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 81.07 。

18:23:08
2020-01-17

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 19.07 。

06:03:49

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 20 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 19.07 。

21:26:32

Batch Size 数据为 200 ,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 21 。

16:41:41