基于Keras+CNN的视觉计算

Batch大小为128,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为37.91。

得分记录
2019-03-30

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 5000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 28.68

16:50:07
2019-03-29

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 37.38

13:06:12

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 0.87

11:24:44

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 5000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 37.91

10:28:30
2019-03-28

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 5000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 28.01

18:12:54

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 10000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 37.57

14:17:40

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 30.86

11:10:46
2019-03-28

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 1.16

03:24:25