使用PyTorch和WDSR的图像超分辨率重建,最终结果83.03%

Batch大小为100,循环次数为500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为83.03。

得分记录
2020-01-05

Batch Size 数据为 100 ,Epoch循环次数为 500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 83.03 。

23:46:41
2020-01-04

Batch Size 数据为 500 ,Epoch循环次数为 200 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 81.04 。

15:52:01

Batch Size 数据为 80 ,Epoch循环次数为 200 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 78.53 。

03:47:26
2019-11-21

Batch Size 数据为 64 ,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 41.2 。

03:21:52
2019-11-19

Batch Size 数据为 64 ,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 49.75 。

03:32:48

Batch Size 数据为 64 ,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 47.07 。

03:22:22

Batch Size 数据为 64 ,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 19.18 。

02:32:44