分享使用CNN和Keras完成对动作识别任务,预测结果10.09%

Batch大小为64,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10.09。

得分记录
2019-10-10

Batch Size 数据为 64 ,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 9.88 。

18:46:34

Batch Size 数据为 64 ,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 7.25 。

16:51:47
2019-09-20

Batch Size 数据为 64 ,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 9.84 。

15:26:16

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 9.38 。

13:34:42
2019-09-17

Batch Size 数据为 64 ,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 10.09 。

17:53:35
2019-09-10

Batch Size 数据为 1 ,Epoch循环次数为 1 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 0.79 。

19:01:47

Batch Size 数据为 64 ,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 5.04 。

11:03:58
2019-09-09

Batch Size 数据为 64 ,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 8.5 。

21:20:58

Batch Size 数据为 64 ,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 9.38 。

15:40:38