分享使用resnext和PyTorch完成对图像分类任务,预测结果77%

Batch大小为32,循环次数为32次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为77.00。

得分记录
2019-12-30

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 32 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 77 。

11:42:25
2019-12-29

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 32 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 76.6 。

14:49:03

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 76.93 。

13:53:51
2019-12-28

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 76.27 。

17:32:44

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 70.27 。

13:36:02
2019-12-26

Batch 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 60.53 。

23:12:27

Batch 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 65.6 。

22:03:17

Batch 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 63.87 。

18:41:30
2019-12-25

Batch 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 61.27 。

05:05:13