alwaysbetter
使用PyTorch构建CNN进行图像分类，准确率67.39%
Batch大小为20，循环次数为9次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为67.39。
Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 40 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 31.89 。
04:10:42Batch Size 数据为 20 ，Epoch循环次数为 9 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 52.44 。
23:11:04Batch Size 数据为 20 ，Epoch循环次数为 9 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 67.39 。
02:47:52Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 9 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 56.19 。
22:41:29Batch 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 64.25 。
19:58:01Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 42.15 。
13:54:24Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 31.89 。
20:28:17Batch Size 数据为 64 ，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 31.89 。
23:01:46Batch Size 数据为 64 ，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 31.89 。
17:43:48Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 31.89 。
16:18:07Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 31.89 。
15:36:53Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 12.38 。
15:12:35Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 31.89 。
14:47:55Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 31.89 。
12:38:18Batch 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 31.89 。
04:13:58Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 31.89 。
03:15:18Batch 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 31.89 。
02:38:07Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 31.89 。
01:55:19Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 31.89 。
00:24:38Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 31.93 。
23:29:06Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0.11 。
22:20:13Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 12.38 。
21:13:34Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 31.89 。
20:35:46Batch 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 31.89 。
01:46:13Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 31.84 。
13:23:48Batch Size 数据为 64 ，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 12.38 。
23:47:44Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 31.89 。
22:30:43Batch Size 数据为 64 ，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 31.89 。
22:08:54Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 2 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 31.89 。
21:46:46Batch Size 数据为 64 ，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 31.89 。
21:18:48Batch Size 数据为 64 ，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 31.89 。
20:58:38Batch Size 数据为 10 ，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 0.05 。
18:00:39Batch Size 数据为 10 ，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 0.48 。
17:34:21Batch Size 数据为 64 ，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 31.89 。
16:42:03Batch Size 数据为 64 ，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 0.93 。
15:31:54Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 2 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0.64 。
14:20:02Batch Size 数据为 64 ，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 31.89 。
13:26:28Batch Size 数据为 64 ，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 31.89 。
12:10:28Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 4 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 31.89 。
05:07:05Batch Size 数据为 64 ，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 31.89 。
04:30:03Batch Size 数据为 32 ，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 12.63 。
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