2019人工智能实战 第六次作业 段峙宇

项目	内容
课程内容	2019人工智能实战
作业要求	第六次作业
课程目标	将模型准确度调整至>97% 并给出最终loss曲线
本次作业的帮助	了解各项参数对训练准确性的影响程度
1.调节epoch

No	learning_rate	hidden1	hidden2	epoch	batch_size	correct_rate
1	0.2	32	16	2	10	0.9567
2	0.2	32	16	5	10	0.9652
3	0.2	32	16	10	10	0.9647
4	0.2	32	16	20	10	0.9648

2.调节神经网络结构

No	learning_rate	hidden1	hidden2	epoch	batch_size	correct_rate
1	0.1	64	32	10	10	0.9748
2	0.1	128	64	10	10	0.9784

3.调节batch size

No.	learning rate	hidden1	hidden2	epoch	batch size	correct rate
1	0.1	128	64	5	5	0.9762
2	0.1	128	64	5	10	0.9732
3	0.1	128	64	5	20	0.9639
4	0.1	128	64	5	40	0.9568

4.调节学习率

No.	learning rate	hidden1	hidden2	epoch	batch size	correct rate
1	0.1	32	16	5	10	0.9647
2	0.2	32	16	5	10	0.9632
3	0.4	32	16	5	10	0.9499
4	0.8	32	16	5	10	0.9464
5.结论
综上所述参数设置为

learning_rate =0.1
n_hidden1 =128
n_hidden2 =64
m_epoch =10
batch_size =10

时出现最高正确率0.9784
6.LOSS曲线