善假于物
Batch大小为32,循环次数为2000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为86.80。
Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 2000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 86.8 。
08:54:41Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 2000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 79.4 。
02:51:32Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 2500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 83.61 。
14:55:59Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 2500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 82.81 。
09:47:21Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 2000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 83.87 。
10:03:55Batch Size 数据为 64 ,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 84.75 。
09:11:45Batch Size 数据为 64 ,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 82.42 。
08:29:12Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 700 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 77.57 。
07:56:23Batch Size 数据为 64 ,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 84.08 。
07:19:35Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 400 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 82.32 。
23:36:44Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 200 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 76.41 。
22:47:57Batch Size 数据为 32 ,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 52.18 。
22:36:59Batch 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 6.28 。
22:36:00