基于Paddle+EDSR的图像超分辨率重建

Batch大小为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为70.26。

得分记录
2020-04-23

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 4.72

20:25:32
2020-04-20

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 77

13:50:59
2020-01-21

Batch Size 数据为 2 ,Epoch循环次数为 500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 69.18

14:23:23
2020-01-20

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 46.28

13:59:35

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 47.8

13:03:57

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 49.57

10:18:54

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 54.31

09:50:08
2020-01-19

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 65.13

12:01:10

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 64.97

08:04:45
2020-01-18

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 58.69

20:47:40

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 66.12

19:37:33
2019-11-01

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 70.26

16:02:25
2019-10-31

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 5 次,损失函数优化完,最终完成评分为 69.27

21:14:29

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 5 次,损失函数优化完,最终完成评分为 67

12:55:18
2019-10-30

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 65.41

20:01:19

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 24.32

05:38:29
2019-10-29

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 31.48

17:48:31

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 16.01

15:31:53
2019-10-29

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 8.12

02:47:52
2019-10-26

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 46.66

03:45:59
2019-10-23

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 1 次,损失函数优化完,最终完成评分为 64.89

19:09:03

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 800 次,损失函数优化完,最终完成评分为 64.67

14:36:34
2019-10-22

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 16.13

09:24:36
2019-10-21

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 56.9

12:51:16

Batch Size 数据为 4 ,Epoch循环次数为 1 次,损失函数优化完,最终完成评分为 52.85

12:13:28
2019-10-20

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次,损失函数优化完,最终完成评分为 10.37

09:46:34