基于SENet、PyTorch实现图像分类

Batch大小为128,循环次数为150次,损失函数优化完,最终完成评分为69.8。

得分记录
2019-11-20

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 52.4

17:03:53

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 50.2

16:32:39

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 56.5

15:29:33

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 33.1

15:14:25
2019-11-16

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 150 次,损失函数优化完,最终完成评分为 68.3

17:01:45
2019-11-15

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 150 次,损失函数优化完,最终完成评分为 37.6

17:39:13

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 150 次,损失函数优化完,最终完成评分为 69.8

10:27:33