通过Keras进行CNN的神经网络构筑,图像分类

Batch大小为128,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为93.59。

得分记录
2019-07-05

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 88.38

18:46:51
2019-04-07

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 92.24

17:42:06

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 91.57

17:34:17

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 1500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 90.05

17:25:58

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 120 次,损失函数优化完,最终完成评分为 90.16

16:56:20

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 120 次,损失函数优化完,最终完成评分为 83.69

16:41:43

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 120 次,损失函数优化完,最终完成评分为 93.36

16:22:28

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 12 次,损失函数优化完,最终完成评分为 69.29

16:13:14

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 2000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 93.59

15:58:32

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 2000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 91.26

15:49:47

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 10 次,损失函数优化完,最终完成评分为 60.06

15:41:27