基于PyTorch+CNN的猫脸关键点检测

Batch大小为64,循环次数为150次,损失函数优化完,最终完成评分为97。

得分记录
2019-07-15

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 150 次,损失函数优化完,最终完成评分为 97

00:19:45
2019-07-12

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 95.49

23:03:07
2019-07-11

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 150 次,损失函数优化完,最终完成评分为 96.13

16:17:29

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 150 次,损失函数优化完,最终完成评分为 95.61

14:12:27
2019-07-11

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 50 次,损失函数优化完,最终完成评分为 56.91

00:04:32

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 50 次,损失函数优化完,最终完成评分为 39.38

17:18:43

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 50 次,损失函数优化完,最终完成评分为 88.11

15:00:44
2019-07-10

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 50 次,损失函数优化完,最终完成评分为 85.55

12:02:38
2019-07-08

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 50 次,损失函数优化完,最终完成评分为 79.97

16:35:28

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 50 次,损失函数优化完,最终完成评分为 83.03

03:55:47
2019-07-07

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 50 次,损失函数优化完,最终完成评分为 81

21:39:54

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 50 次,损失函数优化完,最终完成评分为 94.94

10:39:40
2019-07-07

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 50 次,损失函数优化完,最终完成评分为 83

01:11:09

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 40 次,损失函数优化完,最终完成评分为 93.85

20:00:43