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使用TensorFlow和ResNet的图像分类，最终结果99.97%
Batch大小为128，循环次数为30次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为99.97。
得分记录
2019-06-25
Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 30 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 99.96 。
10:56:442019-06-24
Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 30 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 99.96 。
10:59:46Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 30 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 99.96 。
10:04:20Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 30 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 99.97 。
09:52:07Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 30 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 99.97 。
09:30:172019-06-24
Batch Size 数据为 128 ，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 99.96 。
00:21:09