Keras下用CNN进行图像分类

Batch大小为64,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为97.8。

得分记录
2019-05-10

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 10000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 97.56

03:09:15

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 6000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 97.72

20:30:14

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 10 次,损失函数优化完,最终完成评分为 89.57

16:23:48
2019-05-07

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 6000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 97.8

23:50:51

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 5000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 97.6

15:25:33
2019-05-07

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 5000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 97.8

11:57:18

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 5000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 75.22

02:08:34
2019-05-06

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 5000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 92.57

23:44:32

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 5000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 93.96

21:21:20

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 5000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 92.01

19:23:58

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 93.21

15:39:42
2019-05-06

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 24.26

02:23:47

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 5000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 24.26

23:44:20