基于DBPN、Keras实现图像超分辨率重建

Batch大小为16,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为64.02。

得分记录
2019-10-26

Batch Size 数据为 4 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 39.04

18:38:45

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 50 次,损失函数优化完,最终完成评分为 46.92

12:35:23
2019-10-26

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 60.07

04:36:33

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 50 次,损失函数优化完,最终完成评分为 62.56

00:39:34

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 50 次,损失函数优化完,最终完成评分为 64.02

23:11:45

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 63.23

21:13:47

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 51.58

18:59:45
2019-10-25

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 52.79

15:35:42
2019-10-25

Batch Size 数据为 8 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 61.83

01:54:06

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 50 次,损失函数优化完,最终完成评分为 55.5

21:29:24

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 5 次,损失函数优化完,最终完成评分为 45.5

19:31:19