通过Keras进行SENet的神经网络构筑,图像分类

Batch大小为28,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为96.2。

得分记录
2019-11-28

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 40 次,损失函数优化完,最终完成评分为 96.8

11:28:51
2019-11-27

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 96.1

10:02:09
2019-11-26

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 94.6

18:09:50

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 96.6

13:12:41
2019-11-25

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 40 次,损失函数优化完,最终完成评分为 95.5

21:34:04

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 40 次,损失函数优化完,最终完成评分为 96.8

19:18:39

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 95.6

14:03:34

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 94.5

11:56:29

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 89.1

10:58:11
2019-11-24

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 88.3

12:49:16

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 70.2

12:01:04

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 95.3

11:51:27
2019-11-23

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 93.4

12:44:28

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 94.3

11:58:25
2019-11-22

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 94.8

18:49:42
2019-11-20

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 96.4

15:53:12

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 96

11:18:12
2019-11-19

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 120 次,损失函数优化完,最终完成评分为 96.2

12:34:47
2019-11-18

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 64 次,损失函数优化完,最终完成评分为 96

22:52:15

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 95.7

20:29:36
2019-11-17

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 96.8

13:56:54

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 95.1

12:56:28
2019-11-16

Batch Size 数据为 50 ,Epoch循环次数为 32 次,损失函数优化完,最终完成评分为 94.2

19:50:00

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 95.3

18:39:14

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 95.7

13:26:59

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 94.2

12:50:14
2019-11-12

Batch Size 数据为 28 ,Epoch循环次数为 32 次,损失函数优化完,最终完成评分为 96.2

23:06:00
2019-11-11

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 91.7

11:42:58
2019-11-10

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 13.5

00:34:24
2019-11-09

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 35 次,损失函数优化完,最终完成评分为 76.2

02:41:10

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 12.3

16:51:02
2019-11-06

Batch Size 数据为 30 ,Epoch循环次数为 32 次,损失函数优化完,最终完成评分为 74.7

13:29:03
2019-11-05

Batch Size 数据为 500 ,Epoch循环次数为 32 次,损失函数优化完,最终完成评分为 12.5

17:41:15