PyTorch实现ResNet,用于图像分类,预测结果为95.6%

Batch大小为64,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为95.6。

得分记录
2019-11-19

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 92.3

03:18:21

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 85.4

22:42:51

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 88.3

21:23:10
2019-11-18

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 83.2

11:43:28
2019-11-17

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 92.6

17:47:49

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 91.3

16:54:40

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 91.6

16:03:49

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 95.8

14:56:09

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 80.8

12:06:19

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 97.1

10:56:07
2019-11-17

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 92.8

03:59:34

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 95

02:38:28

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 92.5

00:14:51

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 25

20:56:18

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 95.6

19:07:08

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 91.6

17:44:19

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 84.7

16:24:35
2019-11-16

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 88.4

15:55:05

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 89.9

14:06:08

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 92.5

13:26:29

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 87.7

12:41:22

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 89.2

11:56:47

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 50 次,损失函数优化完,最终完成评分为 75

10:51:38

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 50 次,损失函数优化完,最终完成评分为 83.5

10:32:21

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 50 次,损失函数优化完,最终完成评分为 72.9

10:16:48

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 50 次,损失函数优化完,最终完成评分为 83.9

10:01:01

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 50 次,损失函数优化完,最终完成评分为 82.7

09:45:28
2019-11-16

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 50 次,损失函数优化完,最终完成评分为 90

04:11:54

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 50 次,损失函数优化完,最终完成评分为 88.7

23:41:58

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 30 次,损失函数优化完,最终完成评分为 84.4

20:35:26

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1 次,损失函数优化完,最终完成评分为 77.6

17:11:41