风逸
Batch Size 数据为 64 ,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 11.7 。
09:29:15Batch Size 数据为 64 ,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 15.2 。
09:23:26Batch Size 数据为 64 ,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 15.79 。
08:57:22Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 9.36 。
19:00:58Batch Size 数据为 500 ,Epoch循环次数为 32 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 14.04 。
18:54:56Batch Size 数据为 64 ,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 12.87 。
18:51:45Batch Size 数据为 16 ,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 14.04 。
16:22:46Batch Size 数据为 64 ,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 22.81 。
15:58:18Batch Size 数据为 64 ,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 17.54 。
15:41:49Batch 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 89.47 。
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