基于LSTM、PyTorch实现PyTorch

Batch大小为1024,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为79.92。

得分记录
2019-05-22

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 70.93

06:19:07
2019-05-15

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 36.84

12:48:30

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 73.61

10:00:51

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 74.74

08:44:51

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 74.51

05:58:17

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 5000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 77.41

02:58:12
2019-05-14

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 75.84

20:23:45

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 73.29

17:51:47

Batch Size 数据为 1024 ,Epoch循环次数为 5000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 79.92

15:49:33

Batch Size 数据为 1024 ,Epoch循环次数为 600 次,损失函数优化完,最终完成评分为 73.3

07:31:30

Batch Size 数据为 1024 ,Epoch循环次数为 600 次,损失函数优化完,最终完成评分为 74.86

06:04:28

Batch Size 数据为 1024 ,Epoch循环次数为 600 次,损失函数优化完,最终完成评分为 73.86

05:09:22
2019-05-13

Batch Size 数据为 1024 ,Epoch循环次数为 600 次,损失函数优化完,最终完成评分为 72.83

12:20:36

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 600 次,损失函数优化完,最终完成评分为 63.16

10:50:51

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 600 次,损失函数优化完,最终完成评分为 70.12

05:29:26

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 70.23

04:50:44

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 68.25

04:20:59

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 51.76

04:20:42

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 63.16

03:31:32

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 69.65

03:17:02

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 64.2

03:00:37
2019-05-13

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 67.2

00:51:22

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 60.28

00:41:20
2019-05-12

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 63.16

03:56:37
2019-05-11

Batch Size 数据为 1024 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 70.63

14:26:51
2019-05-11

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 2000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 70.45

03:40:35

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 2000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 71.52

03:11:12

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 2000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 72.13

23:51:06

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 63.16

23:00:59