分享使用LeNet5和Keras完成对图像分类任务,预测结果24.34%

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24.34。

得分记录
2019-04-04

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 19.45

17:59:41
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 21.12

21:25:33

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 24.34

18:38:14
2019-04-01

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 10.15

20:25:27

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 10 次,损失函数优化完,最终完成评分为 1

17:28:57
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 0.9

10:38:51

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 0.98

05:50:21