通过Keras进行LeNet5的神经网络构筑,图像分类

Batch大小为96,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为7.54。

得分记录
2019-03-29

Batch Size 数据为 96 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 7.54

18:26:05

Batch Size 数据为 96 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 4.83

16:30:02

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 6.3

09:41:02
2019-03-29

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 3.99

02:18:45
2019-03-28

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 120 次,损失函数优化完,最终完成评分为 1.85

09:03:58