PyTorch实现SRNN,用于Keras,预测结果为27.05%

Batch大小为64,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27.05。

得分记录
2019-07-18

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 3 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 17.7 。

20:29:12
2019-07-17

Batch Size 数据为 64 ,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 20.35 。

21:34:31

Batch Size 数据为 64 ,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 27.05 。

18:42:40

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 20 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 18.25 。

15:54:03
2019-07-16

Batch Size 数据为 1 ,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 5.15 。

20:39:58

Batch Size 数据为 8 ,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 11.75 。

20:32:36