基于TensorFlow+VGG16的人脸识别

Batch大小为64,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31.85。

得分记录
2019-05-14

Batch Size 数据为 1 ,Epoch循环次数为 1 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 0 。

22:45:48
2019-05-14

Batch Size 数据为 2 ,Epoch循环次数为 1 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 0 。

03:38:29

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 1 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 0 。

22:38:08
2019-05-11

Batch Size 数据为 64 ,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 31.85 。

22:59:59

Batch 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 24.42 。

14:53:41

Batch Size 数据为 64 ,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 24.42 。

13:51:59
2019-05-05

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 24.42 。

23:56:36

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 24.42 。

20:29:17