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,损失函数优化完,最终完成评分为80.77。

得分记录
2019-07-03

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 3.85

02:54:45

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 73.08

02:48:26

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 73.08

02:42:03

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 76.92

02:33:10

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 69.23

02:03:26

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 69.23

01:29:31

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 69.23

00:18:50

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 76.92

22:51:53
2019-07-02

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 80.77

08:12:13
2019-06-29

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 76.92

11:14:04

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 80.77

09:55:12

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 7.69

09:37:40

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 7.69

04:56:33

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 7.69

04:41:01

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 7.69

04:17:00

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 7.69

04:09:21

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 3.85

04:01:55

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 76.92

03:36:03

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 76.92

02:24:55
2019-06-28

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 73.08

20:36:53

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 76.92

17:36:23

Batch Size 数据为 1024 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 65.38

16:05:40

Batch Size 数据为 1024 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 65.38

14:58:51

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 73.08

14:10:21

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 76.92

13:32:44