使用Keras和CNN的视觉计算,最终结果49.86%

Batch大小为128,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为49.86。

得分记录
2019-04-02

Batch Size 数据为 100 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 49.65

20:38:39

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 49.86

18:02:34
2019-04-02

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 2000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 20.48

12:03:11
2019-04-01

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 13.27

23:43:48

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 31.75

19:15:13
2019-04-01

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 2.28

11:45:31