使用TensorFlow和CNN的图像分类,最终结果93.68%

Batch大小为128,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为93.68。

得分记录
2019-04-04

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 59.32

03:48:38

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 84.58

01:15:37

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 87.08

22:37:14
2019-04-03

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 91.64

04:44:31

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 92.05

02:17:52

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 93.68

23:47:07

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 92.45

18:10:08

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 91.96

16:55:48
2019-04-02

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 92.57

11:42:25
2019-03-30

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 54.92

19:44:22

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 50 次,损失函数优化完,最终完成评分为 53.03

18:44:19