基于Keras+CNN的图像分类

Batch大小为64,循环次数为500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为87.77。

得分记录
2019-05-09

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 32.01 。

17:45:28
2019-05-09

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 40.01 。

02:06:51

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 30.26 。

01:40:52

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 31.65 。

00:33:53

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 49.84 。

21:17:46

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 81.97 。

19:15:29
2019-05-08

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 800 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 61.99 。

05:15:38

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 800 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 69.7 。

05:04:29

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 800 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 81.18 。

04:44:37

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 600 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 66.71 。

04:31:21

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 65.95 。

04:19:56

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 56 。

03:58:29

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 81.97 。

02:28:30

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 58.59 。

02:20:15

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 300 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 64.99 。

01:56:33

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 4000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 67.71 。

00:20:44

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 62.83 。

21:52:50

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 87.77 。

21:14:24

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 47.68 。

21:09:54
2019-05-07

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 24.1 。

20:19:15

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 87.45 。

19:20:29
2019-05-06

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 84.33 。

21:06:01
2019-05-06

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 25.86 。

05:56:10

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 25.38 。

05:51:22

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 25.18 。

05:43:47

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 24.38 。

05:36:36

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 25.74 。

05:23:51

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 25.82 。

04:58:59

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 24.14 。

04:14:00

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 25.82 。

00:40:33

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 25.82 。

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