妮妮妮
Batch Size 数据为 32 ,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 83.67 。
11:49:16Batch Size 数据为 32 ,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 84.8 。
18:23:20Batch Size 数据为 32 ,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 80.4 。
03:32:51Batch Size 数据为 32 ,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 75.73 。
02:18:52Batch Size 数据为 32 ,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 73.4 。
11:04:41Batch Size 数据为 32 ,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 76.33 。
07:32:26Batch Size 数据为 32 ,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 78.67 。
23:41:48Batch Size 数据为 32 ,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 79.93 。
21:28:39Batch Size 数据为 32 ,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 82.07 。
03:58:54Batch Size 数据为 32 ,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 84.27 。
17:04:30Batch Size 数据为 32 ,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 78.07 。
09:20:11Batch Size 数据为 16 ,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 84.13 。
20:39:49Batch Size 数据为 32 ,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 34 。
08:55:44Batch 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 0 。
19:01:49Batch Size 数据为 16 ,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 80.33 。
01:23:43Batch Size 数据为 32 ,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 69.2 。
03:40:42Batch Size 数据为 16 ,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 79.67 。
21:32:14Batch Size 数据为 16 ,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 77.07 。
17:32:02Batch Size 数据为 16 ,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 71.33 。
07:04:18Batch Size 数据为 16 ,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 72.87 。
03:20:00Batch Size 数据为 16 ,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 73.13 。
20:41:13Batch Size 数据为 16 ,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 73.93 。
17:26:33