使用Keras和CNN的视觉计算,最终结果35.16%

Batch大小为128,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为35.16。

得分记录
2019-04-03

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 35.16

08:07:33

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 32.46

07:52:50

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 19.62

00:38:47

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 11.16

00:31:34

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次,损失函数优化完,最终完成评分为 2.23

00:23:05
2019-04-02

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 1.02

23:42:56

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 1.12

23:34:23