使用Keras和CNN的图像分类,最终结果25.82%

Batch大小为64,循环次数为2500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为25.82。

得分记录
2019-05-10

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 10 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 25.26 。

08:58:56

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 10 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 25.82 。

08:36:46
2019-05-09

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 10 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 25.26 。

18:57:27

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 10 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 24.26 。

16:54:28
2019-05-09

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 2000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 25.82 。

03:47:41

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 2500 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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