分享使用CNN和PyTorch完成对视觉计算任务,预测结果78.52%

Batch大小为200,循环次数为15次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为78.52。

得分记录
2019-10-31

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 78.31 。

17:31:50
2019-10-30

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 77.11 。

19:09:50

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 76.78 。

11:05:50
2019-10-29

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 73.98 。

14:01:37
2019-10-28

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 77.42 。

11:20:18

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 78.52 。

01:55:28
2019-10-27

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 78.51 。

14:38:05
2019-10-26

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 76.2 。

23:34:39

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 20 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 78.37 。

21:16:12

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 8 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 0.99 。

14:56:32

Batch Size 数据为 100 ,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 2.65 。

14:39:33
2019-10-26

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 20 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 68.83 。

12:04:37
2019-10-26

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 20 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 72.48 。

00:38:24

Batch Size 数据为 100 ,Epoch循环次数为 20 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 1.04 。

21:08:13

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 20 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 77.32 。

20:54:11

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 20 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 67.91 。

17:02:48
2019-10-25

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 20 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 77.69 。

12:29:57

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 20 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 76.62 。

10:37:59
2019-10-25

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 20 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 61.76 。

00:17:46

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 20 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 72.3 。

22:24:15

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 20 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 56.33 。

16:38:11
2019-10-24

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 58.53 。

13:07:06
2019-10-24

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 65.67 。

00:21:18

Batch Size 数据为 200 ,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 65.51 。

22:36:10

Batch Size 数据为 200 ,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 61.79 。

17:09:20
2019-10-23

Batch Size 数据为 200 ,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 63.45 。

13:31:13

Batch Size 数据为 200 ,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 67.08 。

11:22:59
2019-10-22

Batch Size 数据为 200 ,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 43.47 。

22:10:20

Batch Size 数据为 200 ,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 2.52 。

17:58:08

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 20 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 1.31 。

15:14:51
2019-10-21

Batch Size 数据为 200 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 24.77 。

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