MXNet下用LeNet5进行图像分类

Batch大小为500,循环次数为32次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为98.61。

得分记录
2019-09-04

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 32 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 98.41 。

02:19:43
2019-09-02

Batch Size 数据为 500 ,Epoch循环次数为 32 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 98.61 。

22:41:34

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 32 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 98.36 。

22:20:48
2019-08-31

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 32 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 98.56 。

14:02:05