Keras实现ResNet50,用于图像分类,预测结果为88.2%

Batch大小为64,循环次数为64次,损失函数优化完,最终完成评分为88.2。

得分记录
2019-11-30

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 71.4

14:32:14
2019-11-29

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 73.9

03:46:54
2019-11-13

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 64 次,损失函数优化完,最终完成评分为 86.2

08:03:14
2019-11-11

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 64 次,损失函数优化完,最终完成评分为 88.2

20:27:03

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 64 次,损失函数优化完,最终完成评分为 86.2

23:23:29
2019-11-08

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 32 次,损失函数优化完,最终完成评分为 85.8

15:08:15

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 64 次,损失函数优化完,最终完成评分为 84.2

19:54:17

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 32 次,损失函数优化完,最终完成评分为 76.6

08:49:19
2019-11-06

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 32 次,损失函数优化完,最终完成评分为 22.8

09:36:38

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 32 次,损失函数优化完,最终完成评分为 81

08:32:59