如何优雅的使用CNN、Keras实现图像分类任务,准确率92.9%

Batch大小为128,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为92.9。

得分记录
2019-03-19

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 92.04

15:30:59

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 90.46

15:29:01

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 79.3

15:01:06

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 90.03

11:46:01
2019-03-18

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 92.35

14:51:31

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 89.79

14:01:34

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 90.37

13:19:00

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 92.9

13:08:45

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 91.14

13:05:40

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 89.07

13:00:08

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 92.4

12:55:20

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 50 次,损失函数优化完,最终完成评分为 89.13

12:52:28

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 12 次,损失函数优化完,最终完成评分为 79.84

12:42:06

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 64.29

12:25:10

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 20 次,损失函数优化完,最终完成评分为 68.72

12:23:25