TensorFlow下用CNN进行图像分类

Batch大小为32,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为77.68。

得分记录
2019-05-13

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 70.09

03:06:34

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 57.59

02:21:18

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 43.75

00:14:04

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 73.21

23:44:44

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 77.68

23:39:50

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 50.45

23:29:41

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 43.75

23:12:19

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 76.34

22:56:54

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 67.41

22:50:51

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 25 次,损失函数优化完,最终完成评分为 66.07

22:43:25

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 10 次,损失函数优化完,最终完成评分为 76.34

22:36:22

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 49.55

22:31:39

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 30.8

22:16:26

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 57.14

22:00:59

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 70.98

21:19:34

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 72.77

21:10:03

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 75.89

20:59:02

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 30 次,损失函数优化完,最终完成评分为 75

20:53:59

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次,损失函数优化完,最终完成评分为 66.52

20:46:30
2019-05-12

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 72.32

14:41:57

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 75.89

14:36:15

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 77.68

13:50:42

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 77.23

12:52:26

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 77.23

12:44:51

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 68.75

12:32:31

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 400 次,损失函数优化完,最终完成评分为 77.23

12:04:57