鬼见愁
Batch大小为32,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为97.03。
Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 2 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 32.64 。
10:58:06Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 1 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 10.49 。
09:24:27Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 6 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 11.76 。
02:26:13Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 16 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 96.53 。
13:01:47Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 16 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 10.34 。
04:54:23Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 16 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 10.55 。
23:12:37Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 16 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 11.55 。
17:46:59Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 8 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 91.91 。
12:25:36Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 8 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 10.55 。
02:34:21Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 8 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 11.4 。
21:02:36Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 16 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 10.55 。
17:18:18Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 28 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 11.16 。
05:47:58Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 1 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 97.03 。
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