PyTorch基于SENet的预测实例:图像分类

Batch大小为128,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为89.67。

得分记录
2020-01-16

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 10 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 88.4 。

02:02:13
2019-12-25

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 10 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 89.67 。

09:37:20
2019-12-23

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 10 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 87.8 。

21:32:29

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 10 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 88.47 。

16:10:05

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 10 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 79.2 。

12:02:24
2019-12-20

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 10 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 88 。

23:28:57