火炎焱燚
Batch大小为64,循环次数为400次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为79.38。
Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 2000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 5.22 。
05:29:39Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 2000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 6.48 。
04:02:28Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 2000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 5.59 。
03:04:48Batch Size 数据为 128 ,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 36.05 。
23:18:01Batch Size 数据为 128 ,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 27.54 。
22:42:15Batch Size 数据为 128 ,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 33.95 。
22:03:04Batch Size 数据为 128 ,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 0.29 。
18:24:25Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 2000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 0.29 。
10:14:16Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 2000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 0.47 。
09:49:28Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 400 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 3.24 。
21:52:03Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 400 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 5.17 。
14:46:37Batch Size 数据为 128 ,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 0.6 。
12:20:39Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 400 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 79.38 。
10:51:17Batch Size 数据为 64 ,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 58.61 。
21:17:41Batch 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 3.07 。
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