基于Keras+CNN的图像分类

Batch大小为64,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99.94。

得分记录
2020-02-12

Batch Size 数据为 64 ,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 99.94 。

00:56:18

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 86.9 。

12:50:00
2020-02-10

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 5 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 53.74 。

12:22:56

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 5 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 61.6 。

11:50:08

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 3 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 28.54 。

04:44:39