使用PyTorch和的图像超分辨率重建,最终结果34.15%

Batch大小为16,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为34.15。

得分记录
2019-11-15

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 33.41

16:06:59

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 34.01

11:00:13
2019-11-14

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 32 次,损失函数优化完,最终完成评分为 34.03

22:26:53

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 32 次,损失函数优化完,最终完成评分为 34.02

18:53:56

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 32 次,损失函数优化完,最终完成评分为 33.66

12:51:41
2019-11-13

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 32 次,损失函数优化完,最终完成评分为 34.15

21:07:19
2019-11-11

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 32 次,损失函数优化完,最终完成评分为 33.66

19:21:01
2019-11-08

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 34.09

20:53:33

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 32 次,损失函数优化完,最终完成评分为 33.66

05:51:29
2019-11-06

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 10 次,损失函数优化完,最终完成评分为 33.46

15:10:09