使用PyTorch和CNN的图像分类,最终结果57.81%

Batch大小为80,循环次数为20次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为57.81。

得分记录
2020-05-13

Batch Size 数据为 80 ,Epoch循环次数为 20 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 57.81 。

01:39:55
2020-05-10

Batch Size 数据为 80 ,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 57.03 。

02:46:46

Batch Size 数据为 80 ,Epoch循环次数为 20 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 56 。

16:00:18
2020-05-08

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 20 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 53.83 。

12:42:43
2020-05-03

Batch 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 。

15:32:10