ShadowFiend
通过PyTorch进行ResNet的神经网络构筑，图像分类
Batch大小为256，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。
得分记录
2019-04-03
Batch Size 数据为 256 ，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 22.01 。
14:46:47Batch Size 数据为 512 ，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 72.2 。
14:24:592019-04-02
Batch Size 数据为 256 ，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 36.35 。
21:11:47Batch Size 数据为 512 ，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 81.73 。
18:59:00Batch Size 数据为 256 ，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 。
17:36:57Batch Size 数据为 256 ，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 11.27 。
14:28:29