PyTorch实现CNN,用于图像分类,预测结果为80.73%

Batch大小为64,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80.73。

得分记录
2020-05-29

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 80.05 。

22:58:14

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 80.73 。

21:25:11
2020-05-24

Batch Size 数据为 10 ,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 72.09 。

22:47:15
2020-05-11

Batch 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 71.21 。

23:03:22

Batch Size 数据为 10 ,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 47.82 。

21:39:23