Alpha冲刺(2/3)

已经完成的工作

基于飞桨平台训练EfficientNetB3 EfficientNetB4 EfficientNetB5 ResNet101_vd_ssld

对以上四个分类器结果做硬投票，当前达到的最高精度是92%

计划下周完成的工作

1.改进精度:

在原有代码的基础上，继续选取更多网络训练以提高精度。

2.完成一个小demo:

将模型部署成为真正可用的demo

遇到的困难

• 基于Colab平台训练EfficientNetB3的准确率和提交后的评分有很大差别。训练结果显示94%以上，但是评测得分只有89%
• ResNet200_vd网络不易收敛、中断后再次训练精度下降较大。

代码迁入记录

项目地址: https://github.com/mihara-bot/Art-picture

标签：EfficientNetB3,vd,训练,庄薪霖,demo,冲刺,Alpha,精度
来源： https://www.cnblogs.com/mihara/p/15609066.html