使用Keras构建CNN进行Tensorflow,准确率97.82%

Batch大小为256,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97.82。

得分记录
2019-04-18

Batch Size 数据为 256 ,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 97.82 。

19:14:04

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 3000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 97.62 。

18:48:40

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 3000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 97.65 。

18:21:48

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 3000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 97.25 。

15:29:57
2019-04-17

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 3000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 97.42 。

18:57:01

Batch Size 数据为 256 ,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 96.83 。

11:33:57
2019-04-16

Batch Size 数据为 128 ,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 97.23 。

22:19:38