zhiduanqingchang
Batch大小为64,循环次数为2000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为47.73。
Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 2000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 35.1 。
09:25:06Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 2000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 47.73 。
23:20:29Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 4.35 。
20:45:05Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 25.46 。
18:49:07Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 4.84 。
17:40:20Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 2500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 26.08 。
17:25:09Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 23.51 。
16:40:49Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 3000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 22.4 。
23:58:56Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 2500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 22.57 。
16:46:07Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 3000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 27.33 。
11:48:07Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 2000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 25.91 。
08:25:41Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 26.59 。
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