使用Keras和LeNet5的图像分类,最终结果12.49%

Batch大小为64,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为12.49。

得分记录
2019-04-04

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 10.07

16:28:54

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 11.63

12:40:39

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 9.54

11:41:16

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 12.2

11:23:33

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 12.49

10:51:08

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 11.53

09:01:18

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 800 次,损失函数优化完,最终完成评分为 1.57

08:46:50