基于CNN、PyTorch实现图像分类

Batch大小为128,循环次数为80次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为98.72。

得分记录
2019-05-10

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 60 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 97.52 。

19:16:01

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 40 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 95.92 。

15:09:11
2019-05-09

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 66 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 98.28 。

21:59:04
2019-05-06

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 80 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 98.72 。

19:48:51
2019-05-06

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 66 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 97.48 。

06:11:25

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 66 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 83.89 。

22:44:45