使用Keras和CNN的语音分类,最终结果96.32%

Batch大小为64,循环次数为5次,损失函数优化完,最终完成评分为96.32。

得分记录
2019-07-01

Batch Size 数据为 60 ,Epoch循环次数为 5 次,损失函数优化完,最终完成评分为 95.49

03:32:18
2019-06-29

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 10 次,损失函数优化完,最终完成评分为 95.22

17:28:22
2019-06-15

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 5 次,损失函数优化完,最终完成评分为 96.32

01:49:02
2019-06-14

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 5 次,损失函数优化完,最终完成评分为 88.87

04:20:25
2019-06-13

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 5 次,损失函数优化完,最终完成评分为 86.11

03:49:30
2019-06-11

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 6 次,损失函数优化完,最终完成评分为 92.82

07:26:33
2019-06-07

Batch Size 数据为 70 ,Epoch循环次数为 5 次,损失函数优化完,最终完成评分为 92.18

22:37:57

Batch Size 数据为 70 ,Epoch循环次数为 5 次,损失函数优化完,最终完成评分为 92.27

15:57:26

Batch Size 数据为 50 ,Epoch循环次数为 5 次,损失函数优化完,最终完成评分为 84.45

01:28:32
2019-06-06

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 5 次,损失函数优化完,最终完成评分为 93.38

21:05:17

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 5 次,损失函数优化完,最终完成评分为 92.55

14:28:34
2019-06-06

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 2 次,损失函数优化完,最终完成评分为 89.24

05:13:42
2019-06-05

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 2 次,损失函数优化完,最终完成评分为 33.12

00:47:21