通过PyTorch进行CNN的神经网络构筑,图像分类

Batch大小为200,循环次数为16次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为49.21。

得分记录
2020-02-25

Batch Size 数据为 200 ,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 39.08 。

15:00:31

Batch Size 数据为 200 ,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 45.92 。

14:06:26

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 16 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 49.21 。

13:29:04
2020-02-25

Batch Size 数据为 200 ,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 43.67 。

03:17:39

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 40.61 。

01:52:15
2020-02-24

Batch 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 41.08 。

17:33:09