小林子
Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 25 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 82.33 。
16:20:00Batch Size 数据为 24 ,Epoch循环次数为 35 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 88.2 。
00:46:36Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 25 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 88 。
18:14:25Batch 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 81.67 。
12:50:54Batch Size 数据为 26 ,Epoch循环次数为 35 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 88.8 。
22:00:48Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 50 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 86.07 。
00:36:14Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 35 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 85.47 。
16:16:43Batch Size 数据为 26 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 89 。
17:57:59Batch Size 数据为 26 ,Epoch循环次数为 26 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 87 。
14:35:50Batch Size 数据为 24 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 86.93 。
21:14:08Batch Size 数据为 24 ,Epoch循环次数为 20 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 76.47 。
14:52:34Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 25 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 85.73 。
22:30:12Batch Size 数据为 36 ,Epoch循环次数为 20 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 86.67 。
14:30:54Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 87.87 。
17:48:07Batch Size 数据为 30 ,Epoch循环次数为 26 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 89.2 。
19:40:52Batch Size 数据为 16 ,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 73.73 。
21:45:42Batch Size 数据为 16 ,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 74.33 。
16:03:10Batch Size 数据为 24 ,Epoch循环次数为 35 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 86.93 。
20:49:14Batch Size 数据为 24 ,Epoch循环次数为 50 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 88.93 。
19:02:07Batch Size 数据为 18 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 88.47 。
22:58:53Batch Size 数据为 18 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 76.13 。
11:09:03Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 87.67 。
16:11:02Batch Size 数据为 16 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 88.8 。
19:00:42Batch Size 数据为 30 ,Epoch循环次数为 26 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 89.47 。
01:17:18Batch Size 数据为 24 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 88.53 。
17:42:20Batch Size 数据为 30 ,Epoch循环次数为 24 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 87.13 。
03:38:19