如何优雅的使用、Keras实现分类任务,准确率96.67%

Batch大小为64,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为96.67。

得分记录
2020-03-25

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 63.33 。

12:16:51

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 70 。

12:05:05

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 73.33 。

12:01:39

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 70 。

11:56:01

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 10000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 96.67 。

11:48:56

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 1000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 96.67 。

09:44:11

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 53.33 。

09:30:28

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 63.33 。

09:26:52

Batch Size 数据为 150 ,Epoch循环次数为 1000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 93.33 。

09:20:01

Batch Size 数据为 30 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 63.33 。

09:06:33

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 93.33 。

09:03:06

Batch 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 63.33 。

08:42:28
2020-03-24

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 93.33 。

21:08:12

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 96.67 。

20:44:55

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 93.33 。

20:29:24

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 96.67 。

20:16:07

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 93.33 。

19:43:05

Batch 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 63.33 。

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Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 96.67 。

18:12:52

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 83.33 。

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Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 96.67 。

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