分享使用CNN和TensorFlow完成对图像任务,预测结果99.86%

Batch大小为64,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为99.86。

得分记录
2019-05-03

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 2000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 99.86

20:17:38

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 99.71

17:55:23
2019-04-28

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 99.28

12:50:29

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 99.14

11:27:21

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 97.34

08:47:11
2019-04-26

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 99.64

18:14:47

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 99.64

15:01:58

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 2000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 99.5

08:06:02
2019-04-25

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 99.64

19:26:13

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 99.42

18:24:43

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 99.5

17:47:33

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 8000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 99.5

16:27:14
2019-04-08

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 91.88

00:47:10

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 90.08

22:26:27

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 87.85

17:21:18

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 5000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 93.17

15:39:51
2019-04-07

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 2000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 93.96

11:24:16