robinary
Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 47.91 。
21:15:21Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 43.03 。
16:07:07Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 41.35 。
12:03:20Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 43.88 。
07:43:35Batch Size 数据为 15 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 33.51 。
23:26:43Batch Size 数据为 15 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 36.66 。
14:22:25Batch Size 数据为 15 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 47.12 。
04:54:19Batch Size 数据为 15 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 42.43 。
18:07:30Batch Size 数据为 15 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 40.57 。
06:40:02Batch Size 数据为 15 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 44.79 。
12:36:27Batch Size 数据为 15 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 33.51 。
10:36:07Batch Size 数据为 15 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 41.85 。
08:30:07Batch Size 数据为 15 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 46.67 。
00:33:20Batch Size 数据为 15 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 42.64 。
18:00:15Batch Size 数据为 15 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 33.51 。
12:36:31Batch Size 数据为 500 ,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 46.52 。
04:30:46Batch Size 数据为 500 ,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 45.86 。
23:40:10Batch Size 数据为 500 ,Epoch循环次数为 32 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 46.03 。
10:04:03Batch Size 数据为 16 ,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 32.75 。
23:25:19Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 27 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 32.75 。
16:35:40Batch 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 32.75 。
10:40:28Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 31 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 32.75 。
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