通过PyTorch进行BP的神经网络构筑,疾病诊断

Batch大小为16,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72.22。

得分记录
2020-11-25

Batch Size 数据为 16 ,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 72.22 。

01:30:25

Batch Size 数据为 16 ,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 59.26 。

00:58:20
2020-11-24

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 200 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 68.52 。

00:57:40

Batch Size 数据为 32 ,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 59.26 。

00:54:32

Batch Size 数据为 32 ,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 66.67 。

00:44:33

Batch Size 数据为 32 ,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 68.52 。

00:21:35