SEnet+PyTorch+图像分类

Batch大小为8,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为65.2。

得分记录
2019-11-19

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 95.5

21:19:02

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 96.5

19:33:34

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 1 次,损失函数优化完,最终完成评分为 94.2

18:53:05
2019-11-18

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 2 次,损失函数优化完,最终完成评分为 92.4

23:16:41

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 93.1

22:18:50

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 94.6

21:08:00
2019-11-18

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 94.6

02:30:52

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 95.5

01:53:51

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 2 次,损失函数优化完,最终完成评分为 94.4

23:28:04

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 2 次,损失函数优化完,最终完成评分为 73.1

21:27:07

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 76.1

19:29:38

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 74.9

18:58:42

Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 16 次,损失函数优化完,最终完成评分为 83.4

18:10:12

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 30 次,损失函数优化完,最终完成评分为 76

17:47:35

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 83.9

17:09:46
2019-11-17

Batch Size 数据为 8 ,Epoch循环次数为 1 次,损失函数优化完,最终完成评分为 65.2

01:44:39

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 1 次,损失函数优化完,最终完成评分为 29.2

00:31:08