善假于物
分享使用FasterRCNN和PyTorch完成对图像分类任务，预测结果98.9%
Batch大小为1，循环次数为1次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为98.90。
Batch Size 数据为 1 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.7 。
17:11:52Batch Size 数据为 1 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.9 。
12:53:16Batch Size 数据为 1 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.5 。
09:33:35Batch Size 数据为 1 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.7 。
12:50:51Batch Size 数据为 1 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.6 。
23:17:34Batch Size 数据为 1 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.3 。
22:50:33Batch Size 数据为 1 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.3 。
01:18:51Batch Size 数据为 1 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.8 。
23:50:14Batch Size 数据为 1 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.1 。
01:57:16Batch Size 数据为 1 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.1 。
02:53:48Batch Size 数据为 1 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 94.4 。
23:33:47Batch Size 数据为 1 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.8 。
15:29:06Batch Size 数据为 1 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 92.7 。
22:33:38Batch Size 数据为 1 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.6 。
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