PyTorch下用CNN进行视觉计算

Batch大小为200,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为43.47。

得分记录
2019-10-31

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 15 次,损失函数优化完,最终完成评分为 78.31

17:31:50
2019-10-30

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 15 次,损失函数优化完,最终完成评分为 77.11

19:09:50

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 15 次,损失函数优化完,最终完成评分为 76.78

11:05:50
2019-10-29

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 15 次,损失函数优化完,最终完成评分为 73.98

14:01:37
2019-10-28

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 15 次,损失函数优化完,最终完成评分为 77.42

11:20:18

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 15 次,损失函数优化完,最终完成评分为 78.52

01:55:28
2019-10-27

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 15 次,损失函数优化完,最终完成评分为 78.51

14:38:05
2019-10-26

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 15 次,损失函数优化完,最终完成评分为 76.2

23:34:39

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 78.37

21:16:12

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 8 次,损失函数优化完,最终完成评分为 0.99

14:56:32

Batch Size 数据为 100 ,Epoch循环次数为 10 次,损失函数优化完,最终完成评分为 2.65

14:39:33
2019-10-26

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 68.83

12:04:37
2019-10-26

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 72.48

00:38:24

Batch Size 数据为 100 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 1.04

21:08:13

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 77.32

20:54:11

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 67.91

17:02:48
2019-10-25

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 77.69

12:29:57

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 76.62

10:37:59
2019-10-25

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 61.76

00:17:46

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 72.3

22:24:15

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 56.33

16:38:11
2019-10-24

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 30 次,损失函数优化完,最终完成评分为 58.53

13:07:06
2019-10-24

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 30 次,损失函数优化完,最终完成评分为 65.67

00:21:18

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 30 次,损失函数优化完,最终完成评分为 65.51

22:36:10

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 30 次,损失函数优化完,最终完成评分为 61.79

17:09:20
2019-10-23

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 30 次,损失函数优化完,最终完成评分为 63.45

13:31:13

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 30 次,损失函数优化完,最终完成评分为 67.08

11:22:59
2019-10-22

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 30 次,损失函数优化完,最终完成评分为 43.47

22:10:20

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 30 次,损失函数优化完,最终完成评分为 2.52

17:58:08

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 1.31

15:14:51
2019-10-21

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 30 次,损失函数优化完,最终完成评分为 24.77

23:13:14