分享使用LSTM和PyTorch完成对PyTorch任务,预测结果79.51%

Batch大小为512,循环次数为6000次,损失函数优化完,最终完成评分为79.51。

得分记录
2019-06-21

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 5 次,损失函数优化完,最终完成评分为 63.16

17:13:34
2019-05-15

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 78.41

03:02:32

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 73.21

22:54:43

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 78.86

20:39:55

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 77.69

19:16:38

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 76.33

18:17:09

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 79.03

17:37:09

Batch Size 数据为 1024 ,Epoch循环次数为 2000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 60.32

16:58:28

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 36.84

16:16:22
2019-05-14

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 79.34

02:30:25

Batch Size 数据为 100 ,Epoch循环次数为 1 次,损失函数优化完,最终完成评分为 77.58

19:41:31

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 75.84

15:44:42
2019-05-13

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 75.63

13:26:38

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 63.78

11:32:09

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 64.03

10:54:26
2019-05-13

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 6000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 79.51

00:03:56

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 6000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 62.7

22:42:43

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 77.98

21:34:08

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 78.23

20:31:02

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 2000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 78.08

18:44:40

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 63.16

18:06:25

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 69.81

17:35:11

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 63.16

17:15:49

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 6000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 63.16

16:38:34
2019-05-12

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 71.21

00:22:02

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 78.1

22:35:02

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 70.49

21:11:06

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 4500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 78.86

20:11:18

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 6000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 78.96

17:49:23
2019-05-11

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 79.12

12:12:25
2019-05-10

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 72.31

17:49:36

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 63.16

16:40:21

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 67.48

15:55:25

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 63.16

15:17:52