DeepQuantom-CNN/data/notebook2/qccnn_metrics.csv

1	epoch	train_acc	valid_acc	train_loss	valid_loss
2	1	0.3112916666666667	0.5076444892473119	2.1129255460103353	1.7863053237238238
3	2	0.46210416666666665	0.5547715053763441	1.5605127541224162	1.3499009532313193
4	3	0.5200833333333333	0.5892137096774194	1.298180630683899	1.1617528520604616
5	4	0.5641666666666667	0.6311323924731183	1.161390997727712	1.0419180438082705
6	5	0.6055833333333334	0.6598622311827957	1.062113331158956	0.9560088053826363
7	6	0.6316666666666667	0.6804435483870968	0.9944041889508565	0.8958990977656457
8	7	0.6513958333333333	0.6928763440860215	0.9395476338068645	0.8504296951396491
9	8	0.6677708333333333	0.7007728494623656	0.8985106336275737	0.8148919709267155
10	9	0.6809375	0.7095934139784946	0.8673048818906148	0.7897684433126962
11	10	0.6876666666666666	0.7185819892473119	0.8408271819750468	0.7671139176173877
12	11	0.697625	0.7247143817204301	0.8202435002326965	0.7502269674372929
13	12	0.7030625	0.7303427419354839	0.8024592914581299	0.7343912464316174
14	13	0.7118958333333333	0.7316868279569892	0.7869214735031128	0.7222210591839205
15	14	0.7163958333333333	0.7404233870967742	0.7718908907572428	0.7093277560767307
16	15	0.7211041666666667	0.7437836021505376	0.7589795832633972	0.6981546148177116
17	16	0.724875	0.748067876344086	0.7483940289815267	0.6881407947950465
18	17	0.7293958333333334	0.75	0.7373875479698181	0.6788085179944192
19	18	0.7345	0.7517641129032258	0.7301613558133443	0.6724013622089099
20	19	0.7350416666666667	0.7550403225806451	0.7210039290587107	0.6651292238184201
21	20	0.7391458333333333	0.758736559139785	0.711990216255188	0.6584682823509298
22	21	0.7433958333333334	0.7608366935483871	0.7047773049672444	0.6513981505106854
23	22	0.7442916666666667	0.7634408602150538	0.6997552577654521	0.6454382868864204
24	23	0.7481458333333333	0.7653729838709677	0.6937046423753103	0.6401395256160408
25	24	0.7498333333333334	0.7683131720430108	0.6873725473880767	0.6349253362865859
26	25	0.7529166666666667	0.769573252688172	0.6828897857666015	0.6308066611007977
27	26	0.7547291666666667	0.7708333333333334	0.6747500312328338	0.6260690948655528
28	27	0.7547291666666667	0.7722614247311828	0.6727884339491527	0.6230032514500362
29	28	0.7580208333333334	0.7736055107526881	0.6705719958146413	0.6201616948650729
30	29	0.757125	0.7748655913978495	0.6678872625033061	0.6165956912502166
31	30	0.76025	0.7759576612903226	0.6641453323364258	0.6141596103227267
32	31	0.7609583333333333	0.7767137096774194	0.6619020007451375	0.6114715427480718
33	32	0.7618333333333334	0.776377688172043	0.6576849890549977	0.609050533463878
34	33	0.7629583333333333	0.7783938172043011	0.6566993356545766	0.6069687149857962
35	34	0.7631666666666667	0.7791498655913979	0.6553838003476461	0.6052348261238426
36	35	0.7626666666666667	0.7785618279569892	0.6523663277626037	0.6037159392269709
37	36	0.7653333333333333	0.780325940860215	0.6526273953914642	0.6023694485105494
38	37	0.7639791666666667	0.7810819892473119	0.6524330813884736	0.6012957778669172
39	38	0.7673958333333334	0.7799059139784946	0.6500039516290029	0.6002496516191831
40	39	0.764875	0.7815860215053764	0.6476710465749105	0.5992967845291219
41	40	0.7661041666666667	0.782258064516129	0.6484741485118866	0.5987250285763894
42	41	0.7668333333333334	0.7818380376344086	0.64447620677948	0.5979425240588444
43	42	0.7662291666666666	0.7817540322580645	0.6458657967249553	0.5976644568545844
44	43	0.76675	0.7824260752688172	0.6449048202037811	0.5971484975789183
45	44	0.7677916666666667	0.7825100806451613	0.6437487976551056	0.5968063899906733
46	45	0.7677083333333333	0.7825940860215054	0.6432626353104909	0.5964810960395361
47	46	0.7666041666666666	0.7826780913978495	0.6452286802132925	0.5963560240243071
48	47	0.768875	0.7827620967741935	0.6432473388512929	0.5962550809947393
49	48	0.7674583333333334	0.7826780913978495	0.6433716455300649	0.5961945524779699
50	49	0.7678333333333334	0.7827620967741935	0.6440556212266286	0.596176440036425
51	50	0.7677083333333333	0.7825940860215054	0.6438165396849315	0.5961719805835396