使用PyTorch和EDSR的图像超分辨率重建,最终结果85.67%

Batch大小为2,循环次数为300次,损失函数优化完,最终完成评分为85.67。

得分记录
2019-11-16

Batch Size 数据为 4 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 85.67

16:40:54

Batch Size 数据为 2 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 85.67

00:16:00
2019-11-15

Batch Size 数据为 2 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 84.41

00:57:29

Batch Size 数据为 2 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 84.48

21:00:10
2019-11-05

Batch Size 数据为 4 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 82.36

21:25:54

Batch Size 数据为 4 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 84.44

11:16:54
2019-11-01

Batch Size 数据为 4 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 83.54

04:30:16
2019-10-31

Batch Size 数据为 4 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 82.99

11:21:42

Batch Size 数据为 8 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 82.97

16:58:14
2019-10-30

Batch Size 数据为 8 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 82.23

02:26:40
2019-10-26

Batch Size 数据为 8 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 83.18

21:44:23
2019-10-24

Batch Size 数据为 2 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 80.67

01:26:24
2019-10-23

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 79.82

00:51:44
2019-10-22

Batch Size 数据为 1 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 80.43

15:49:39

Batch Size 数据为 1 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 79.58

11:54:24

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 79.1

07:21:59

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 80.12

05:55:21
2019-10-22

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 79.37

02:00:47

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 79.87

01:02:43
2019-10-20

Batch Size 数据为 8 ,Epoch循环次数为 500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 79.73

22:35:40

Batch Size 数据为 8 ,Epoch循环次数为 500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 79.31

19:41:56

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 78.49

17:10:30

Batch Size 数据为 8 ,Epoch循环次数为 500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 79.71

13:03:19