torch基于ResU-Net的预测实例:图像分割

Batch大小为8,循环次数为120次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为70.59。

得分记录
2019-10-29

Batch Size 数据为 12 ,Epoch循环次数为 10 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 25.93 。

00:29:25
2019-10-27

Batch Size 数据为 4 ,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 17.6 。

22:32:56

Batch Size 数据为 4 ,Epoch循环次数为 2 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 22.8 。

17:26:42
2019-09-24

Batch Size 数据为 8 ,Epoch循环次数为 120 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 70.59 。

03:25:08
2019-09-22

Batch Size 数据为 8 ,Epoch循环次数为 200 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 70.34 。

03:35:17