基于CNN、Keras实现图像分类

Batch大小为128,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95.88。

得分记录
2019-05-15

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 94.2 。

22:10:18

Batch Size 数据为 128 ,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 95.88 。

11:25:58

Batch Size 数据为 128 ,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 94.68 。

10:31:18
2019-05-15

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 95.2 。

09:39:48
2019-05-10

Batch 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 27.98 。

06:15:34

Batch 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 25.26 。

05:34:54