基于CNN、Keras实现图像分类

Batch大小为32,循环次数为300次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为40.14。

得分记录
2019-05-24

Batch Size 数据为 32 ,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 13.78 。

01:16:28

Batch Size 数据为 32 ,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 36.89 。

00:43:40

Batch Size 数据为 32 ,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 23.06 。

22:48:12

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 300 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 40.14 。

22:16:16

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 3000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 27.71 。

17:13:06
2019-05-23

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 64 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 27.98 。

14:02:51