来追我咿呀哟
使用Keras构建CNN进行图像分类，准确率98.76%
Batch大小为64，循环次数为60次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为98.76。
得分记录
2019-05-12
Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.76 。
21:42:42Batch 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 98.76 。
15:28:02Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 2 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.72 。
14:33:442019-05-11
Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 50 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.72 。
11:29:28Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 50 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.4 。
10:26:202019-05-10
Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 60 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.76 。
16:03:19