基于Keras+CNN的动作识别

Batch大小为64,循环次数为3次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为1.13。

得分记录
2019-12-11

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 18.13 。

19:03:11
2019-10-08

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 3 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 1.08 。

11:55:04

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 3 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 0.63 。

11:02:13

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 3 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 0.58 。

10:38:16

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 3 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 1.13 。

10:10:55

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 3 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 1.13 。

09:25:48
2019-10-07

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 3 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 0.63 。

20:40:55