TensorFlow下用VGG16进行人脸识别

Batch大小为32,循环次数为100次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为69.52。

得分记录
2019-06-03

Batch Size 数据为 5000 ,Epoch循环次数为 32 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 46.95 。

12:34:52
2019-06-03

Batch Size 数据为 96 ,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 62.81 。

01:16:01

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 67.19 。

00:33:20
2019-06-01

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 67.59 。

13:54:21
2019-05-31

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 69.52 。

21:39:30

Batch Size 数据为 500 ,Epoch循环次数为 32 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 28.92 。

21:14:10

Batch Size 数据为 500 ,Epoch循环次数为 32 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 24.42 。

21:01:31