基于CNN、TensorFlow实现图像

Batch大小为64,循环次数为1500次,损失函数优化完,最终完成评分为91.95。

得分记录
2019-04-12

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 91.8

17:48:14

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 91.95

10:18:34
2019-04-10

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 2000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 81.52

10:52:53
2019-04-09

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 2500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 15.89

14:54:50
2019-04-08

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 800 次,损失函数优化完,最终完成评分为 6.76

12:09:15
2019-04-07

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 2000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 6.76

23:46:14

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 800 次,损失函数优化完,最终完成评分为 46.44

21:30:11

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 2000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 56.65

19:30:05

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 48.53

18:05:43

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 12.22

17:38:28

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 2000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 13.16

14:31:30
2019-04-07

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 2000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 12.65

12:55:37
2019-04-05

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 12.22

12:35:04