Zhww
使用TensorFlow和CNN的图像分类，最终结果79.64%
Batch大小为500，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79.64。
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 77.83 。
02:52:09Batch 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 75.11 。
23:13:45Batch 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 71.04 。
18:34:22Batch 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 73.76 。
16:18:56Batch 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 76.47 。
14:39:58Batch 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 74.21 。
13:45:16Batch 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 72.4 。
09:40:00Batch 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 73.76 。
17:19:49Batch 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 79.64 。
13:57:37Batch 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 78.28 。
11:26:43Batch 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 70.14 。
11:23:48Batch 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 78.28 。
11:20:40Batch 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 66.06 。
11:16:42Batch 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 78.73 。
11:09:50Batch 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 78.73 。
11:06:10Batch 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 78.28 。
11:02:34Batch 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 75.57 。
10:58:53Batch 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 73.3 。
10:54:50Batch 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 77.38 。
10:39:02Batch 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 73.76 。
10:34:53Batch 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 76.47 。
10:29:33Batch 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 66.06 。
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