如何优雅的使用CNN、TensorFlow实现图像分类任务,准确率93.06%

Batch大小为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为93.06。

得分记录
2020-11-28

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 93.06 。

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2020-11-22

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 92.8 。

21:20:24

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 92.74 。

16:55:15
2020-11-20

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 92.8 。

13:58:30
2020-11-18

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 92.84 。

05:21:02
2020-11-15

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 92.21 。

03:28:34

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 92.62 。

16:42:27
2020-11-10

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 92.23 。

18:17:41

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 92.11 。

19:37:03
2020-11-09

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 91.83 。

01:43:10

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 92.33 。

11:41:47
2020-11-06

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 92.25 。

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2020-10-28

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 92.27 。

12:45:42
2020-10-26

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 91.12 。

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