X光片检测患者肺炎

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2020-02-05 12:00:00
开始提交

2020-03-06 20:00:00
最终提交结束

自由训练

奖金池 ¥ 3000
参赛权限提示

当前赛题需能力值达到 $vue{itemranking} 才可以正常提交训练哦~

当前赛题仅允许 600 能力值以下的新手可以正常提交训练哦~

报名参赛

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您可使用自己熟悉的编辑器实现算法并通过命令行
提交任务到FlyAI云端训练。确认下载体验吗?

$vue{upDataType ? '上传样例压缩包' : '上传代码压缩包' }

请将代码文件压缩为zip格式,文件大小不超过10M 提示:请确认删除"data"⽂件夹后进行上传操作

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$vue{complete < 99 ? '上传中' : '上传完成'} $vue{complete}

$vue{fileName}
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深度学习框架

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  • 赛事介绍
  • 竞赛排行榜
  • 讨论($vue{comment_count})
  • 学习资源

$vue{item.rank_name}

大赛简介

此刻,武汉疫情还在持续,为战斗在疫情一线的所有医护人员祈福、加油!在家关心疫情的同时,可以通过参加算法竞赛提升自己的算法能力和赢取高额奖金

武汉肺炎主要发病情况为新型冠状病毒(2019-nCoV)感染肺部导致人体呼吸衰竭。基于对肺部感染检测的技术研究,可通过人工智能技术对医学影像-X光片进行患病情况检测,有效提升确诊准确率和效率

本赛题主要是对肺部X光片患病结果进行分类,共4个患病类别,数据集划分比例为6:2:2,可使用CSV文件和FlyAI框架两种提交方式参赛。参赛者需要通过优化模型来对肺部X光片进行精确的分类

参赛须知

参赛时间:2020.02.05 12:00:00-2020.03.06 20:00:00

参赛方式

  • 下载FlyAI样例模版进行本地调试并提交到云端使用免费GPU进行模型训练获得最终成绩得分。

参赛选手说明

  • 参赛人员身份信息需保证真实、有效,大赛主办方仅将个人信息用于赛事数据授权及颁奖使用
  • 欢迎海内外的在校学生,算法工程师和所有AI爱好者参与
  • 本次竞赛报名形式:以个人形式本地提交作品线上审核,并且以最终提交算法得分作为唯一有效成绩
  • 在比赛截止日期前,团队中成绩最高分作为本团队的最终成绩
  • 报名成功后请加入FlyAI竞赛交流群,一起学习进步!重要通知也将在群内发布,不要错过哦

比赛作品说明

  • 参赛选手需要配合组委会对比赛作品的有效性与真实性进行验证
  • 不同团队/个人,提交相似结果文件,取消双方所有人员参赛资格
  • 多开小号报名、提交,一经发现将取消参赛资格
  • 禁止使用外部链接下载代码替换本项目代码
  • 比赛过程中,通过脚本获取比赛数据,成绩无效
  • 使用线上测试集进行训练或者使用非官方提供的外部数据进行训练,成绩无效
  • 使用的预训练模型需为FlyAI官方审核通过的模型,使用非官方验证预训练模型,成绩无效
  • 提交的代码具备可解释性并且其它开源框架可复现
  • 所有相似代码将一律不通过审核!!情况多次出现者封号处理
  • 如有发现利用非正常手段作弊行为,奖金一律不发放。之前所获得奖金金额官方有权收回,情节严重者封号处理
  • 提交代码即视为阅读并同意以上比赛作品说明

大赛奖项设置

奖项说明:

奖项设置 获奖人数 奖金额度说明(按最终得分评判)
冠军奖 1人 奖金1,500元 + 1000分钟Tesla-GPU训练时长
亚军奖 1人 奖金800元 + 1000分钟Tesla-GPU训练时长
季军奖 1人 奖金500元 + 1000分钟Tesla-GPU训练时长
参与奖 第4-5名参赛者 参与奖金100元 + 500分钟Tesla-GPU训练时长

奖励获取要求:

  • 比赛结束后如未能达到奖金/奖励获取要求,所获奖品将按照排名顺延至下一位参赛选手
  • 比赛结束后前10名参赛者需提供文档格式赛题解决思路和10分钟以上的PPT答辩视频(FlyAI将提供参考模版)
  • 如果比赛使用CSV方式评测并进入前10名,最终需使用FlyAI模版进行代码复现;复现结果低于CSV评测结果并且误差超过1.0以上无法获得奖金!!

赛事主题和数据说明

赛题描述

武汉肺炎主要发病情况为新型冠状病毒(2019-nCoV)感染肺部导致人体呼吸衰竭。基于对肺部感染检测的技术研究,可通过人工智能技术对医学影像-X光片进行患病情况检测,有效提升确诊准确率和效率。本赛题可使用CSV文件和FlyAI框架两种提交方式参赛,参赛者需要通过优化模型来对肺部X光片进行精确的分类。

数据描述

由于需要提交代码作品在云端进行训练,参赛数据集不对外开放。仅提供调试数据。

字段说明:

文件名 字段名称 字段类型 备注
image_path string 不为空 图片的相对路径
labels int 大于等于 0, 小于等于 3 图片的对应类别

评审标准

算法输入输出格式

输入字段: image_path,

输出字段: labels,

评审指标说明

  • 奖金获取标准:60<Score
  • 准确率(Accuracy):对于给定的测试数据集,预测正确的样本数与实际总样本数之比
  • True,表示预测正确的样本数数量
  • Total Number of Samples,表示实际总样本数数量
  • 计算公式如下:

比赛常见问题说明

Q:比赛使用什么框架?

  • 比赛支持常用的机器学习和深度学习框架,比如TensorFlow,PyTorch,Keras,Scikit-learn、MXNet等。

Q:怎么参加比赛,需不需要提交CSV文件?

  • FlyAI竞赛平台提供免费云端GPU资源,报名后可以使用自己熟练的框架,修改main.py中的网络结构和processor.py中的数据处理;仅部分赛题支持CSV方式提交,请仔细阅读参赛方式相关内容。

Q:比赛排行榜分数怎么得到的?

  • 参加项目竞赛必须实现 model.py 中的predict_all方法。系统通过该方法,调用模型得出评分。
超过 60分 的成绩会在48小时内更新到排行榜,不要着急哦!
第三名

Agape_D

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为68.37。

2020-02-15 22:19:29

68.37

第三名

水木一

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为65.80。

2020-03-06 19:58:05

65.80

大神经验
第三名

小林子

batch数据为1,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为65.43。

2020-03-05 16:06:01

65.43

大神经验
4

sunday

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为65.10。

2020-03-05 19:09:37

65.10

5

把你吃掉

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为64.81。

2020-02-26 17:50:07

64.81

6

市长先生

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为64.58。

2020-02-15 21:48:05

64.58

7

快来追我呀

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为64.27。

2020-03-05 15:47:30

64.27

8

TerenceChen

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为63.53。

2020-03-02 21:42:22

63.53

9

前排板凳瓜子

batch数据为1,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为63.20。

2020-03-01 18:10:39

63.20

10

夏晓满

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为63.12。

2020-02-21 17:28:49

63.12

11

Etoile ~

batch数据为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62.99。

2020-03-05 21:26:37

62.99

12

Another_

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为62.97。

2020-03-06 19:21:28

62.97

13

鹏1577582907

batch数据为30,循环次数为24次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为62.45。

2020-03-04 13:36:28

62.45

14

gboy

batch数据为1,循环次数为15次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为61.98。

2020-02-22 20:55:44

61.98

15

If Only

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为61.98。

2020-03-06 13:33:49

61.98

16

CX1581482860

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为61.79。

2020-02-29 23:08:53

61.79

17

bland

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为61.71。

2020-02-25 10:47:46

61.71

18

test

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为61.63。

2020-02-22 16:17:50

61.63

19

Fighter1568043113

batch数据为32,循环次数为38次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为61.63。

2020-03-06 00:41:47

61.63

20

Take Me

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为61.48。

2020-02-15 21:17:06

61.48

21

一口大怪兽

batch数据为10,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61.46。

2020-02-06 22:55:54

61.46

22

哎,当猫真累

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为61.46。

2020-03-06 19:51:09

61.46

23

小九九乘法口诀

batch数据为32,循环次数为40次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为61.42。

2020-02-17 13:09:01

61.42

24

玻纤消光的三叶虫

batch数据为64,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61.38。

2020-02-15 14:13:51

61.38

25

alwaysbetter

batch数据为15,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61.29。

2020-02-17 14:55:30

61.29

26

绿肥红瘦

batch数据为30,循环次数为15次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为61.19。

2020-02-08 10:57:20

61.19

27

laomao

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为61.17。

2020-02-18 20:22:02

61.17

28

天涯·明月·刀

batch数据为64,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61.11。

2020-02-15 18:31:02

61.11

29

duang

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为60.94。

2020-02-19 11:22:03

60.94

30

鸿禧

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为60.92。

2020-02-29 17:14:05

60.92

31

鸿禧,

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为60.92。

2020-02-29 17:42:29

60.92

32

海里的羊

batch数据为64,循环次数为60次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为60.90。

2020-03-06 12:55:12

60.90

33

Edge张一极

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为60.82。

2020-02-13 07:55:53

60.82

34

pink

batch数据为64,循环次数为13次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为60.80。

2020-03-06 00:42:19

60.80

35

lf832003

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为60.78。

2020-02-16 10:37:56

60.78

36

val_acc=100

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为60.65。

2020-02-17 09:39:21

60.65

37

kangyang

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为60.41。

2020-03-04 13:54:38

60.41

38

承小刘

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为60.30。

2020-03-05 15:10:25

60.30

39

mki

batch数据为128,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60.28。

2020-02-17 04:41:27

60.28

40

好心情1581392204

batch数据为64,循环次数为12次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为60.10。

2020-02-20 16:59:18

60.10

41

kangyangWHU

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为60.01。

2020-03-03 08:40:22

60.01

42

soupgo

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为59.93。

2020-02-15 01:56:08

59.93

43

Cal

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为59.85。

2020-02-19 10:35:04

59.85

44

zone-chan

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为59.81。

2020-02-18 10:19:38

59.81

45

flyai会员1581519238

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为59.76。

2020-02-14 00:10:09

59.76

46

杰酱~

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为59.72。

2020-02-29 19:55:11

59.72

47

admchun10000

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为59.64。

2020-02-19 10:57:54

59.64

48

VARTAN

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为59.54。

2020-02-20 18:15:03

59.54

49

mg_du

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为59.45。

2020-02-23 03:01:29

59.45

50

dream'

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为59.43。

2020-02-20 08:22:07

59.43

51

高斯的盾

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为59.31。

2020-02-27 17:29:34

59.31

52

seabear

batch数据为64,循环次数为80次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为59.14。

2020-03-06 01:11:47

59.14

53

Leong_Logan

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为59.08。

2020-02-12 08:47:07

59.08

54

灰蘑菇

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为58.85。

2020-02-16 22:11:38

58.85

55

cyan

batch数据为64,循环次数为13次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为58.83。

2020-02-29 10:22:43

58.83

56

ResNet1559664883

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为58.69。

2020-02-13 12:59:16

58.69

57

lei_y

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为58.69。

2020-02-26 22:33:03

58.69

58

尽欢(李明)

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为58.65。

2020-03-04 19:19:29

58.65

59

cnn

batch数据为64,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58.54。

2020-02-21 00:13:16

58.54

60

悟悟悟

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为58.40。

2020-02-28 09:31:36

58.40

61

龙龙

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为57.92。

2020-02-11 21:40:27

57.92

62

The old

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为57.84。

2020-02-27 10:15:02

57.84

63

郭玉彬

batch数据为32,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57.24。

2020-02-26 18:03:59

57.24

64

莫须有の嚣张

batch数据为48,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57.14。

2020-03-06 03:09:33

57.14

65

木风1571634452

batch数据为8,循环次数为8次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为56.95。

2020-02-10 03:23:00

56.95

66

flyai会员1583045485

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为56.58。

2020-03-02 21:30:51

56.58

67

Stevens

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为56.16。

2020-02-28 17:01:13

56.16

68

huangxf

batch数据为64,循环次数为12次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为56.08。

2020-03-06 16:55:01

56.08

69

ccvn

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为56.02。

2020-02-19 17:11:45

56.02

70

大雷1581416000

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为55.83。

2020-03-04 14:04:56

55.83

71

Solstice

batch数据为64,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55.75。

2020-02-13 03:30:44

55.75

72

亦是明月

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为55.50。

2020-03-03 09:46:07

55.50

73

Chen_

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为55.46。

2020-02-10 22:44:13

55.46

74

F1eta

batch数据为16,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55.30。

2020-02-15 23:50:52

55.30

75

milixiang

batch数据为64,循环次数为12次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为55.28。

2020-02-09 11:04:05

55.28

76

孤山槛外客

batch数据为64,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55.23。

2020-02-07 18:21:38

55.23

77

伤心凉粉

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为55.17。

2020-02-23 18:53:34

55.17

78

Mt

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为55.15。

2020-02-16 16:47:08

55.15

79

EVOL

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为55.13。

2020-02-18 09:24:04

55.13

80

小房子

batch数据为64,循环次数为64次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为54.86。

2020-02-14 07:53:27

54.86

81

樱桃小丸子

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为54.63。

2020-02-14 17:00:22

54.63

82

计算机嗅觉

batch数据为64,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54.61。

2020-02-21 10:20:07

54.61

83

al

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为54.34。

2020-03-05 09:48:38

54.34

84

lqjie

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为54.05。

2020-02-14 22:11:11

54.05

85

吖查

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为53.85。

2020-02-11 22:29:57

53.85

86

Light

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为53.14。

2020-03-03 08:59:25

53.14

87

,sohne

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为52.67。

2020-02-25 23:03:50

52.67

88

xxxx

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为52.61。

2020-03-05 10:07:53

52.61

89

yt_forcompetition

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为52.32。

2020-02-24 22:01:45

52.32

90

chwang_14

batch数据为64,循环次数为35次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为52.05。

2020-02-12 13:09:34

52.05

91

trickornot

batch数据为50,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51.01。

2020-02-23 22:54:01

51.01

92

zozo

batch数据为64,循环次数为5次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为50.79。

2020-02-08 21:00:52

50.79

93

FFTW

batch数据为64,循环次数为16次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为50.62。

2020-03-01 14:15:16

50.62

94

珏凌

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为50.52。

2020-02-16 20:19:56

50.52

95

KaichaoLiang

batch数据为64,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50.41。

2020-02-14 18:30:23

50.41

96

代码搬运工

batch数据为64,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50.19。

2020-02-11 17:19:18

50.19

97

废炎彼得

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为49.98。

2020-02-15 14:27:41

49.98

98

霏霏

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为49.88。

2020-02-22 19:59:31

49.88

99

法国撒旦

batch数据为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49.79。

2020-02-27 19:15:48

49.79

100

鄙人不姓鄙

batch数据为200,循环次数为16次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为49.21。

2020-02-25 13:29:04

49.21

101

史开杰

batch数据为64,循环次数为64次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为48.86。

2020-02-06 23:55:32

48.86

102

Simon1576811585

batch数据为64,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48.51。

2020-02-17 04:44:38

48.51

103

邱星晨

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为48.41。

2020-02-18 11:29:31

48.41

104

Novice

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为48.16。

2020-02-19 13:32:33

48.16

105

robinary

batch数据为64,循环次数为15次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为47.91。

2020-02-21 21:15:21

47.91

106

胡伟

batch数据为64,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47.85。

2020-02-14 16:05:52

47.85

107

Anding

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为47.85。

2020-02-27 18:41:18

47.85

108

玖耿

batch数据为64,循环次数为8次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为47.39。

2020-02-06 22:43:49

47.39

109

孔明灯

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为47.35。

2020-02-26 19:10:33

47.35

110

飞1581395079

batch数据为96,循环次数为20次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为47.31。

2020-02-20 22:36:08

47.31

111

ielym

batch数据为64,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46.96。

2020-02-08 12:16:15

46.96

112

弱鸡瑟瑟发抖

batch数据为500,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46.75。

2020-02-07 09:48:34

46.75

113

David Wang

batch数据为128,循环次数为20次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为46.57。

2020-02-17 19:46:08

46.57

114

Woz

batch数据为16,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46.07。

2020-02-09 09:41:16

46.07

115

Yvette

batch数据为64,循环次数为5次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为46.07。

2020-02-11 19:27:41

46.07

116

NULL1581745841

batch数据为64,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45.92。

2020-02-16 02:28:55

45.92

117

batch数据为32,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45.53。

2020-02-12 04:15:49

45.53

118

许明

batch数据为64,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45.45。

2020-02-08 13:20:20

45.45

119

M&B&A

batch数据为64,循环次数为2次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为45.10。

2020-03-06 19:47:33

45.10

120

代码特派员

batch数据为32,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45.04。

2020-02-11 17:41:07

45.04

121

张先生

batch数据为64,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44.99。

2020-02-22 21:38:52

44.99

122

vivere la vita

batch数据为128,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44.37。

2020-02-15 01:05:03

44.37

123

rv

batch数据为500,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44.31。

2020-02-13 21:53:01

44.31

124

朱俊文

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为44.31。

2020-03-04 18:38:35

44.31

125

Moon~xx

batch数据为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44.19。

2020-02-13 11:04:04

44.19

126

友情小爪

batch数据为128,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43.94。

2020-02-10 07:45:56

43.94

127

okluhuili

batch数据为15,循环次数为15次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为43.79。

2020-02-12 12:33:40

43.79

128

云朵

batch数据为32,循环次数为5次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为43.75。

2020-02-15 03:31:27

43.75

129

不雨亦潇潇

batch数据为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43.46。

2020-02-14 03:12:14

43.46

130

晴天stick

batch数据为128,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43.44。

2020-02-12 22:56:57

43.44

131

FlyAI小助手

batch数据为32,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43.15。

2020-02-05 17:50:46

43.15

132

yunshao555

batch数据为64,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43.15。

2020-04-01 19:10:22

43.15

133

刺叮

batch数据为64,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43.15。

2020-04-02 20:47:15

43.15

134

凌晨四点与你再见

batch数据为64,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43.15。

2020-04-09 20:30:27

43.15

135

Aplus

batch数据为10,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为43.15。

2020-04-10 17:50:23

43.15

136

จุ๊บ白马非马

batch数据为64,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43.15。

2020-04-14 16:43:36

43.15

137

守望

batch数据为64,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43.15。

2020-04-15 15:06:18

43.15

138

lcl050024

batch数据为64,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43.15。

2020-04-17 12:48:03

43.15

139

Axyre

batch数据为64,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43.15。

2020-04-19 00:03:42

43.15

140

海1572906514

batch数据为64,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43.15。

2020-04-19 06:51:44

43.15

141

BENE

batch数据为64,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43.15。

2020-04-21 14:07:12

43.15

142

雨季

batch数据为64,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43.15。

2020-04-21 19:23:56

43.15

143

萄玎

batch数据为64,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43.15。

2020-04-26 02:36:16

43.15

144

Sparkle

batch数据为64,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43.15。

2020-04-26 22:36:04

43.15

145

月瑟两袖

batch数据为500,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43.15。

2020-06-02 21:05:45

43.15

146

MC.ZeeYoung

batch数据为64,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43.15。

2020-06-21 21:33:20

43.15

147

1289766752

batch数据为64,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43.15。

2020-07-10 19:53:43

43.15

148

harid航

batch数据为64,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43.15。

2020-07-18 20:10:56

43.15

149

山河故人

batch数据为64,循环次数为60次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为43.15。

2020-08-24 11:21:16

43.15

150

开讲啦

batch数据为64,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43.15。

2020-09-07 21:09:28

43.15

151

是什么!汪

batch数据为64,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43.15。

2020-10-29 14:11:38

43.15

152

flyai会员1603510696

batch数据为16,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为43.15。

2020-10-29 16:48:52

43.15

153

是阿正

batch数据为1,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为43.15。

2020-12-03 16:57:10

43.15

154

刘文华

batch数据为64,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43.15。

2020-12-18 17:03:39

43.15

155

batch数据为64,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为43.15。

2020-12-21 15:47:37

43.15

156

朱晨

batch数据为64,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43.15。

2020-12-29 16:48:57

43.15

157

世界全能雷YL

batch数据为64,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43.15。

2021-01-17 19:29:36

43.15

158

PengのAI

batch数据为64,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43.15。

2021-01-19 09:13:30

43.15

159

flyai会员1611108887

batch数据为64,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43.15。

2021-01-20 10:29:47

43.15

160

德玛西亚不Biu了

batch数据为64,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43.15。

2021-02-06 12:05:32

43.15

161

flyai会员1614089135

batch数据为64,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43.15。

2021-02-23 22:08:45

43.15

162

flyai会员1601564370

batch数据为64,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43.15。

2021-04-28 16:10:59

43.15

163

jxfzzzt

batch数据为64,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43.15。

2021-07-30 17:46:54

43.15

164

我们一起加油

batch数据为500,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43.15。

2021-11-26 09:07:48

43.15

165

jive

batch数据为64,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42.68。

2020-03-05 00:08:10

42.68

166

AF2O

batch数据为32,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42.47。

2020-02-11 15:32:54

42.47

167

flyai会员1581739669

batch数据为64,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42.28。

2020-02-17 03:01:25

42.28

168

妮妮妮

batch数据为16,循环次数为15次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为42.16。

2020-02-14 03:27:15

42.16

169

batch数据为64,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42.08。

2020-02-20 08:41:30

42.08

170

时光非礼了梦想

batch数据为128,循环次数为8次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为41.91。

2020-02-07 14:19:02

41.91

171

yu19941972

batch数据为10,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41.79。

2020-02-26 21:54:18

41.79

172

知无涯者

batch数据为64,循环次数为64次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为41.10。

2020-02-10 21:03:33

41.10

173

rhapsody

batch数据为32,循环次数为8次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为40.82。

2020-02-07 19:23:33

40.82

174

悟躁

batch数据为64,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40.69。

2020-02-18 23:36:35

40.69

175

TomYuan袁博

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为40.24。

2020-02-08 10:07:12

40.24

176

JosonChan

batch数据为512,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39.68。

2020-02-23 14:31:07

39.68

177

丰1581388839

batch数据为50,循环次数为2次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为34.80。

2020-02-16 22:48:37

34.80

178

Fannngxun

batch数据为1,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为33.88。

2020-02-24 18:22:32

33.88

179

spark1581514159

batch数据为500,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33.51。

2020-02-17 14:22:25

33.51

180

flyai会员1576410182

batch数据为32,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33.51。

2020-03-02 23:34:26

33.51

181

每天都要进步

batch数据为64,循环次数为64次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为33.51。

2020-03-03 01:03:23

33.51

182

苏打也绿了

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为32.93。

2020-02-08 15:54:04

32.93

183

度月生

batch数据为5,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为32.81。

2020-02-10 23:31:11

32.81

184

2miaowa

batch数据为128,循环次数为300次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为32.75。

2020-02-06 23:49:06

32.75

185

river

batch数据为64,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32.75。

2020-02-11 11:23:25

32.75

186

batch数据为84,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32.75。

2020-02-11 13:32:24

32.75

187

向尚007

batch数据为64,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32.75。

2020-02-11 14:21:36

32.75

188

Seife

batch数据为64,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32.75。

2020-02-11 14:28:29

32.75

189

flyai会员1581392502

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为32.75。

2020-02-11 15:21:34

32.75

190

ybw由由

batch数据为64,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32.75。

2020-02-12 20:17:43

32.75

191

星晨浅汐

batch数据为64,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32.75。

2020-02-13 12:50:41

32.75

192

sombra

batch数据为64,循环次数为15次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为32.75。

2020-02-13 20:58:40

32.75

193

flyai会员1581389546

batch数据为64,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32.75。

2020-02-14 00:02:59

32.75

194

。1581418723

batch数据为64,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32.75。

2020-02-15 01:01:59

32.75

195

HYX

batch数据为64,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32.75。

2020-02-15 04:53:08

32.75

196

菠菜

batch数据为64,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32.75。

2020-02-17 14:11:28

32.75

197

烟花易冷1582386898

batch数据为32,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32.75。

2020-02-23 08:13:56

32.75

198

xt

batch数据为64,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32.75。

2020-03-01 20:15:21

32.75

199

无聊到自闭自开花到底最多几个字

batch数据为10,循环次数为2次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为32.75。

2020-03-04 12:52:30

32.75

200

Drinky

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为32.73。

2020-02-25 20:31:15

32.73

201

jjz

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为29.50。

2020-02-12 12:23:16

29.50

202

葭卅

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为19.55。

2020-02-12 14:57:08

19.55

203

lele1563453326

通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测,最终完成评分为3.93。

2020-02-19 10:44:04

3.93

204

James

batch数据为64,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0.00。

2020-02-06 18:28:05

0.00

205

shybee

batch数据为32,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0.00。

2020-02-06 18:47:29

0.00

206

小门神

batch数据为128,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0.00。

2020-02-06 18:50:28

0.00

207

cftang

batch数据为64,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.00。

2020-02-06 18:59:30

0.00

208

Sunny^_^Today

batch数据为128,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0.00。

2020-02-06 19:06:54

0.00

209

AMERICA

batch数据为64,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0.00。

2020-02-06 21:05:36

0.00

210

F1581070529

batch数据为64,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0.00。

2020-02-07 19:02:14

0.00

211

不白活(启)

batch数据为64,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0.00。

2020-02-07 21:46:08

0.00

212

黄洋

batch数据为64,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0.00。

2020-02-08 15:29:01

0.00

213

你猜我叫啥

batch数据为30,循环次数为35次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.00。

2020-02-08 21:29:10

0.00

214

大佬们带带我

batch数据为64,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0.00。

2020-02-08 22:42:59

0.00

215

Relax

batch数据为64,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0.00。

2020-02-09 11:53:18

0.00

216

xhackJ

batch数据为64,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0.00。

2020-02-09 16:45:32

0.00

217

东方明亮

batch数据为64,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0.00。

2020-02-09 17:13:39

0.00

218

余生有我

batch数据为64,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0.00。

2020-02-10 09:08:01

0.00

219

Levent

batch数据为64,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0.00。

2020-02-10 14:02:20

0.00

220

百变小英

batch数据为64,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0.00。

2020-02-10 20:53:02

0.00

221

flyai会员1581348117

batch数据为64,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0.00。

2020-02-10 23:23:33

0.00

222

安芯

batch数据为64,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0.00。

2020-02-10 23:26:07

0.00

223

上帝不会掷骰子

batch数据为64,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0.00。

2020-02-10 23:26:59

0.00

224

轩ing。

batch数据为64,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0.00。

2020-02-10 23:31:23

0.00

225

Masterly inactivity

batch数据为64,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0.00。

2020-02-10 23:32:21

0.00

226

flyai会员1581348294

batch数据为64,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0.00。

2020-02-10 23:35:32

0.00

227

Tiger L.Wang

batch数据为64,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0.00。

2020-02-10 23:38:17

0.00

228

freeman

batch数据为64,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0.00。

2020-02-10 23:40:57

0.00

229

赵闻道

batch数据为64,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0.00。

2020-02-10 23:43:29

0.00

230

闫世祥

batch数据为64,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0.00。

2020-02-10 23:46:02

0.00

231

|.SmallApple°

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 00:08:12

0.00

232

Chacky

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 00:21:23

0.00

233

ztjryg4

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 00:46:43

0.00

234

垃圾

batch数据为32,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0.00。

2020-02-11 04:57:19

0.00

235

阳光·七可堂

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 07:25:27

0.00

236

高志远

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 08:58:28

0.00

237

林浩

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 09:53:42

0.00

238

小鸡爪:)

batch数据为32,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0.00。

2020-02-11 09:57:51

0.00

239

柚子数据AI

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 10:45:07

0.00

240

Dalei_Wang

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 10:46:47

0.00

241

flyai会员1581388950

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 10:51:04

0.00

242

Deja vu

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 10:53:26

0.00

243

天空1581390817

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 11:15:59

0.00

244

Kristen157

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 11:18:34

0.00

245

zhl1581391486

batch数据为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0.00。

2020-02-11 11:29:14

0.00

246

白面葫芦娃

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 11:32:38

0.00

247

TIME1581391917

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 11:34:42

0.00

248

Ein

batch数据为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0.00。

2020-02-11 11:36:26

0.00

249

codingnevers.top

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 11:37:57

0.00

250

Rsq (Ai)

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 11:40:19

0.00

251

棘心

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 11:53:16

0.00

252

阿丹1581392245

batch数据为32,循环次数为20次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.00。

2020-02-11 11:55:25

0.00

253

魏衍雯

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 12:08:41

0.00

254

SunYufei

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 12:09:32

0.00

255

Ausar

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 12:30:46

0.00

256

better~

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 12:42:58

0.00

257

佐珥丁

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 12:53:32

0.00

258

flyai会员1581397284

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 13:07:21

0.00

259

破晓

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 13:38:03

0.00

260

LOOP1581399204

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 13:40:07

0.00

261

@_@1581399769

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 13:47:54

0.00

262

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 13:53:06

0.00

263

二文

batch数据为64,循环次数为5次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.00。

2020-02-11 14:18:45

0.00

264

纳豆小僧

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 14:50:41

0.00

265

CY Lv

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 14:59:59

0.00

266

月亮是我压弯的

batch数据为500,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0.00。

2020-02-11 15:56:22

0.00

267

€£柒

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 16:09:36

0.00

268

weidadeyaqhhya

batch数据为20,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0.00。

2020-02-11 16:24:05

0.00

269

范煜

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 17:30:54

0.00

270

变向怪杰

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 17:40:08

0.00

271

rk

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 17:49:28

0.00

272

Rush Hour

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 18:36:32

0.00

273

快乐星球非法居民

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 19:05:21

0.00

274

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 19:28:57

0.00

275

。。。1581398605

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 19:35:57

0.00

276

cq

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 20:20:03

0.00

277

漩涡鸣人

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 20:38:16

0.00

278

Гонгли_

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 20:56:48

0.00

279

朱乾龙

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 22:57:23

0.00

280

Zachary1581434211

batch数据为64,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0.00。

2020-02-11 23:21:26

0.00

281

Marvin

batch数据为64,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0.00。

2020-02-12 10:00:49

0.00

282

这样就好

batch数据为64,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0.00。

2020-02-12 10:01:41

0.00

283

童国炜

batch数据为64,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0.00。

2020-02-12 11:09:55

0.00

284

洋气

batch数据为128,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0.00。

2020-02-12 11:33:30

0.00

285

南北

batch数据为64,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0.00。

2020-02-12 12:02:37

0.00

286

Clear

batch数据为64,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0.00。

2020-02-12 12:37:46

0.00

287

声之行

batch数据为64,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0.00。

2020-02-12 14:17:30

0.00

288

Joshua

batch数据为64,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0.00。

2020-02-12 14:50:49

0.00

289

七月1581490849

batch数据为64,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0.00。

2020-02-12 15:16:17

0.00

290

batch数据为64,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0.00。

2020-02-12 15:34:06

0.00

291

世界那么大,

batch数据为32,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0.00。

2020-02-12 16:10:59

0.00

292

Ray-z

batch数据为64,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0.00。

2020-02-12 17:11:31

0.00

293

三千灵动

batch数据为32,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0.00。

2020-02-12 19:41:26

0.00

294

CYCHEN

batch数据为64,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0.00。

2020-02-12 21:42:40

0.00

295

George

batch数据为64,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0.00。

2020-02-12 21:57:36

0.00

296

愚者1581434008

batch数据为64,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0.00。

2020-02-12 23:12:07

0.00

297

人生如梦1581505660

batch数据为64,循环次数为15次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.00。

2020-02-13 00:19:54

0.00

298

黑翼帝魔

batch数据为64,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0.00。

2020-02-13 00:35:57

0.00

299

Lemo薯

batch数据为32,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0.00。

2020-02-13 05:27:29

0.00

300

梁定康

batch数据为64,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0.00。

2020-02-13 09:38:58

0.00

301

张冲

batch数据为64,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0.00。

2020-02-13 09:51:06

0.00

302

weidong

batch数据为64,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0.00。

2020-02-13 10:11:21

0.00

303

小小菜鸡

batch数据为32,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0.00。

2020-02-13 20:18:47

0.00

304

hzxlalala

batch数据为64,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0.00。

2020-02-14 10:27:49

0.00

305

The end.终结

batch数据为64,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0.00。

2020-02-14 11:47:00

0.00

306

LeoVersailles

batch数据为64,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0.00。

2020-02-14 11:55:12

0.00

307

八月凡尔赛

batch数据为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0.00。

2020-02-14 11:58:45

0.00

308

一粒沙

batch数据为64,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0.00。

2020-02-14 14:35:22

0.00

309

Jaaaaa

batch数据为64,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0.00。

2020-02-14 14:38:32

0.00

310

孟川

batch数据为64,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0.00。

2020-02-14 16:01:17

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311

老人雨何

batch数据为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0.00。

2020-02-14 23:18:38

0.00

312

llz

batch数据为64,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0.00。

2020-02-15 01:26:10

0.00

313

火星人_

batch数据为64,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0.00。

2020-02-15 12:39:17

0.00

314

Wht1581753182

batch数据为128,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0.00。

2020-02-15 16:02:57

0.00

315

前排100分是作弊的吗

batch数据为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0.00。

2020-02-15 16:21:59

0.00

316

不yi而飞

batch数据为64,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0.00。

2020-02-16 11:03:31

0.00

317

Hi,han

batch数据为500,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0.00。

2020-02-16 11:55:32

0.00

318

学霸

batch数据为64,循环次数为2次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.00。

2020-02-16 18:03:13

0.00

319

Willy‐Zw

batch数据为64,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0.00。

2020-02-17 00:53:12

0.00

320

创始元灵

batch数据为64,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0.00。

2020-02-17 20:26:03

0.00

321

sh

batch数据为64,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0.00。

2020-02-17 23:12:02

0.00

322

极市小助手

batch数据为64,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0.00。

2020-02-18 11:28:19

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JJ

batch数据为64,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0.00。

2020-02-18 14:55:48

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flyai会员1582003848

batch数据为64,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0.00。

2020-02-18 20:47:17

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325

AI算法-曾小健

batch数据为64,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0.00。

2020-02-20 01:47:49

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326

沈多多

batch数据为64,循环次数为120次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.00。

2020-02-20 09:43:36

0.00

327

tongz

batch数据为500,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0.00。

2020-02-20 22:57:46

0.00

328

小小羊

batch数据为64,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0.00。

2020-02-21 12:22:02

0.00

329

胡永昌

batch数据为64,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0.00。

2020-02-21 14:28:55

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330

YiKong

batch数据为64,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0.00。

2020-02-21 17:47:57

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331

暴走的Mine

batch数据为64,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0.00。

2020-02-21 21:26:28

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332

flyai会员1575850849

batch数据为64,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0.00。

2020-02-22 10:56:50

0.00

333

39℃的风

batch数据为64,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0.00。

2020-02-22 13:38:29

0.00

334

子予溯溪

batch数据为64,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0.00。

2020-02-23 13:40:44

0.00

335

征服shift

batch数据为64,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0.00。

2020-02-24 00:13:01

0.00

336

GW

batch数据为64,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0.00。

2020-02-24 09:49:54

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337

李龙

batch数据为64,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0.00。

2020-02-24 23:07:54

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338

蓝云风翼

batch数据为64,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0.00。

2020-02-25 13:38:33

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339

胡四毛

batch数据为64,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0.00。

2020-02-26 14:54:55

0.00

340

codePlay

batch数据为1,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.00。

2020-02-26 22:01:29

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341

美式半糖不加奶

batch数据为100,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0.00。

2020-02-27 13:15:02

0.00

342

蛋蛋白

batch数据为64,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0.00。

2020-02-27 21:45:21

0.00

343

知度

batch数据为64,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0.00。

2020-02-28 15:46:07

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344

叶骞

batch数据为64,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0.00。

2020-03-01 21:28:18

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345

别开枪,是我

batch数据为64,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0.00。

2020-03-02 21:31:48

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346

syz

batch数据为64,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0.00。

2020-03-03 19:13:37

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strugglejx

batch数据为64,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0.00。

2020-03-04 10:05:30

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flyai会员1583286138

batch数据为64,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0.00。

2020-03-04 11:12:21

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flyai会员1583303698

batch数据为64,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0.00。

2020-03-04 14:44:20

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350

谭平

batch数据为32,循环次数为60次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.00。

2020-03-04 18:35:54

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351

李扬

batch数据为64,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0.00。

2020-03-21 10:46:48

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352

朱小丰的丰

batch数据为64,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0.00。

2020-03-24 15:44:13

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Hardy Song

batch数据为64,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0.00。

2020-03-24 21:38:11

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  • 参赛流程
  • 常见问题

第一步:参赛选手从FlyAI官网选择比赛报名,需下载样例代码

下载的项目中不包含数据集,运行main.py会自动下载调试数据集

本地调试根据不同数据集会提供10%~100%数据,全量数据提交到GPU后会自动更新替换

下载样例代码,解压后在样例代码上编写自己的模型代码,压缩后再在上传代码位置进行上传,就可以查看自己得分。

第二步:本地代码调试

本地配置Python3.5以上的运行环境,并安装项目运行所需的Python依赖包 app.json是项目的配置文件

在main.py中编写神经网络,没有框架限制

在prediction.py测试模型是否评估成功

main.py中需在class Main(FlyAI) 类中实现自己的训练过程

第三步:提交到GPU训练,保存模型

本地调试完成之后,提交代码到GPU,在全量数据上训练模型,保存最优模型。

提交GPU的方式有:网站在线提交。

第四步:评估模型,获取奖金,实时提现

GPU训练完成后,会调用prediction.py中的predict方法进行评估,并给出最后得分

高分的参赛选手,可实时获取奖金,通过微信提现

Q:如何获得奖金?

A:超过项目设置的最低分,根据公式计算,就可以获得奖金。

Q:比赛使用什么框架?

A:比赛支持常用的机器学习和深度学习框架,比如TensorFlow,PyTorch,Keras,Scikit-learn等。

Q:怎么参加比赛,需不需要提交csv文件?

A:FlyAI竞赛平台无需提交csv文件,在网页上点击报名,下载项目,使用你熟练的框架,修改main.py中的网络结构和数据处理,在prediction.py中进行加载模型及预测。将代码文件压缩为.zip格式,文件大小不超过10M,之后在网站进行在线提交就可以了。

Q:比赛排行榜分数怎么得到的?

A:参加项目竞赛必须实现 prediction.py 中的predict方法。调用模型得出评分。

Q:平台机器什么配置?

A:目前每个训练独占一块V100显卡,显存10G。

Q:本地数据集在哪?

A:可以本地使用ide运行 main.py 下载数据。

Q:FAI训练积分不够用怎么办?

A:目前GPU免费使用,可以进入到:我的积分,通过签到和分享等途径获得大量积分。

Q:离线训练代码不符合规范问题?

A:main.py中可以使用args.EPOCHS和args.BATCH。