基于CNN、Keras实现动作识别

Batch大小为64,循环次数为50次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为23.93。

得分记录
2019-09-12

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 50 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 9.05 。

16:25:23

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 50 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 0.75 。

06:44:34
2019-08-30

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 50 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 17.17 。

04:59:53

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 50 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 22.55 。

15:14:33
2019-08-29

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 50 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 21.47 。

02:50:34

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 50 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 23.93 。

11:27:30
2019-08-27

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 6.09 。

14:38:32
2019-08-26

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 23.05 。

19:45:59