使用PyTorch和SENet的图像分类,最终结果79.1%

Batch大小为32,循环次数为3次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为79.10。

得分记录
2019-12-13

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 3 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 76.79 。

01:13:21

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 4 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 78.49 。

23:46:42

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 4 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 75.38 。

20:48:27

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 3 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 79.1 。

19:08:39
2019-12-12

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 7 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 71.77 。

13:01:29

Batch Size 数据为 32 ,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 2.82 。

10:59:00