基于LSTM、PyTorch实现PyTorch

Batch大小为512,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为87.58。

得分记录
2019-04-28

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 10 次,损失函数优化完,最终完成评分为 86.8

22:23:08

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 86.58

21:53:08

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 87.58

21:39:30

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 73.82

18:56:28
2019-04-28

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 10 次,损失函数优化完,最终完成评分为 86.8

05:48:58

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 86.61

05:01:13

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 87.5

04:03:17

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 10000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 82.52

02:17:37

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 5000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 84.15

21:25:35
2019-04-27

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 10000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 80.81

09:26:31

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 5000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 82.57

06:00:52

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 84.32

04:07:59