使用PyTorch构建CNN进行图像分类,准确率97.24%

Batch大小为200,循环次数为32次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为97.24。

得分记录
2019-07-31

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 32 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 97.24 。

22:06:18

Batch Size 数据为 500 ,Epoch循环次数为 32 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 90.64 。

19:47:14
2019-07-29

Batch Size 数据为 500 ,Epoch循环次数为 32 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 94.23 。

15:22:04

Batch Size 数据为 500 ,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 93.84 。

14:42:22

Batch Size 数据为 500 ,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 86.19 。

14:31:48