基于CNN、Keras实现图像分类

Batch大小为64,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93.09。

得分记录
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 93.09 。

13:13:31

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 90.13 。

10:48:21

Batch Size 数据为 32 ,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 56.99 。

09:43:14
2019-05-08

Batch Size 数据为 16 ,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 67.67 。

10:56:04
2019-05-07

Batch Size 数据为 16 ,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 73.06 。

18:25:22