分享使用DNN和Keras完成对分类任务,预测结果96.67%

Batch大小为100,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96.67。

得分记录
2019-06-06

Batch Size 数据为 32 ,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 96.67 。

12:09:13

Batch Size 数据为 100 ,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 96.67 。

11:29:54

Batch Size 数据为 100 ,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 36.67 。

11:26:24

Batch Size 数据为 100 ,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 26.67 。

11:20:20

Batch Size 数据为 100 ,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 96.67 。

10:53:13

Batch Size 数据为 1000 ,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 36.67 。

10:42:19
2019-06-05

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 26.67 。

14:03:47