分享使用CNN和PyTorch完成对TensorFlow任务,预测结果80.15%

Batch大小为512,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为80.15。

得分记录
2019-04-20

Batch Size 数据为 512 ,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 74.43 。

01:30:09

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 73.37 。

15:01:40
2019-04-18

Batch Size 数据为 512 ,Epoch循环次数为 1000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 80.15 。

23:27:27

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 100 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 41.6 。

06:27:59
2019-04-17

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 2000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 77.44 。

16:57:59

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 5000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 78.54 。

07:34:11

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 2000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 69.25 。

23:19:46
2019-04-16

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 2000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 78.54 。

18:20:08

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 2000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 76.51 。

10:57:07
2019-04-15

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 2000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 72.48 。

21:23:21