分享使用CNN和TensorFlow完成对图像分类任务,预测结果61.99%

Batch大小为32,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61.99。

得分记录
2019-05-27

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 25 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 29.97 。

19:01:49

Batch Size 数据为 32 ,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 23.43 。

18:59:04

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 58 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 38.28 。

16:59:23

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 36.51 。

16:52:08

Batch Size 数据为 32 ,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 61.99 。

11:07:27
2019-05-27

Batch Size 数据为 32 ,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 23.84 。

10:12:08