AiFool
TensorFlow实现CNN，用于语音分类，预测结果为80.77%
Batch大小为64，循环次数为100次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为80.77。
Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 10 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 3.85 。
02:54:45Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 10 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 73.08 。
02:48:26Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 10 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 73.08 。
02:42:03Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 10 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 76.92 。
02:33:10Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 10 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 69.23 。
02:03:26Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 10 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 69.23 。
01:29:31Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 10 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 69.23 。
00:18:50Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 10 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 76.92 。
22:51:53Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 10 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 80.77 。
08:12:13Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 100 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 76.92 。
11:14:04Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 100 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 80.77 。
09:55:12Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 100 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 7.69 。
09:37:40Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 100 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 7.69 。
04:56:33Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 100 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 7.69 。
04:41:01Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 100 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 7.69 。
04:17:00Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 100 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 7.69 。
04:09:21Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 100 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 3.85 。
04:01:55Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 100 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 76.92 。
03:36:03Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 100 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 76.92 。
02:24:55Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 100 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 73.08 。
20:36:53Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 100 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 76.92 。
17:36:23Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 1000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 65.38 。
16:05:40Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 1000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 65.38 。
14:58:51Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 100 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 73.08 。
14:10:21Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 10 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 76.92 。
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