通过Keras进行CNN的神经网络构筑,视觉计算

Batch大小为256,循环次数为5000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为41.90。

得分记录
2019-03-21

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 5000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 27.52 。

00:54:14

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 3000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 38.68 。

17:30:16

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 200 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 14.54 。

16:40:25

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 5000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 41.9 。

16:01:32
2019-03-20

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 2000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 38.05 。

13:01:39