DeepQuantom-CNN/data/notebook2/random_qccnn_metrics.csv

1	epoch	train_acc	valid_acc	train_loss	valid_loss
2	1	0.6377291666666667	0.7426075268817204	1.0222952149709066	0.6658745436899124
3	2	0.7588541666666667	0.7799059139784946	0.6436424539883931	0.5876969707909451
4	3	0.7829791666666667	0.7955309139784946	0.5888768948713938	0.5508138095178912
5	4	0.7927916666666667	0.8009912634408602	0.5641531114578247	0.5473136597423143
6	5	0.7997291666666667	0.8065356182795699	0.5444657148520152	0.515406842834206
7	6	0.8043541666666667	0.8140120967741935	0.5316140202681223	0.5052012169873843
8	7	0.80975	0.8156922043010753	0.521293937365214	0.4983856466508681
9	8	0.8155208333333334	0.8162802419354839	0.5079634555180867	0.49958501611986467
10	9	0.8161875	0.8159442204301075	0.5036936206022898	0.4907228536503289
11	10	0.816875	0.8160282258064516	0.497530157327652	0.4895895427914076
12	11	0.8210416666666667	0.8269489247311828	0.4916797243754069	0.47517218673101036
13	12	0.8210416666666667	0.8266129032258065	0.4892559293905894	0.468310099135163
14	13	0.8241041666666666	0.8211525537634409	0.4825246704419454	0.4856182368852759
15	14	0.8239791666666667	0.8264448924731183	0.48390908201535543	0.46895075997998636
16	15	0.8245	0.8230846774193549	0.4795244421164195	0.47176380727880746
17	16	0.8270416666666667	0.829133064516129	0.47462198424339297	0.4671747069205007
18	17	0.8273958333333333	0.8297211021505376	0.4733834793567657	0.4658442559421703
19	18	0.828125	0.8337533602150538	0.47195579528808596	0.46035799896845253
20	19	0.8294583333333333	0.829133064516129	0.4668528276284536	0.46208705472689804
21	20	0.830625	0.8303931451612904	0.46666145197550457	0.4616392642580053
22	21	0.8320416666666667	0.8280409946236559	0.46406093080838523	0.4690516353935324
23	22	0.8315833333333333	0.8293010752688172	0.4628266294002533	0.4590829178210228
24	23	0.8315416666666666	0.8298051075268817	0.46202420779069264	0.4582436110383721
25	24	0.8328541666666667	0.8282090053763441	0.4594616918563843	0.46520241454083433
26	25	0.8321458333333334	0.8313172043010753	0.45899707794189454	0.4611524093535639
27	26	0.835	0.8311491935483871	0.4561348853111267	0.460902286793596
28	27	0.8342708333333333	0.8335013440860215	0.45571692689259846	0.4524733103731627
29	28	0.83475	0.831989247311828	0.45314634958902994	0.4535403392648184
30	29	0.8353958333333333	0.8333333333333334	0.4508692183494568	0.4509869323622796
31	30	0.8358958333333333	0.8314012096774194	0.4508490650653839	0.4559444804345408
32	31	0.8379791666666667	0.8347614247311828	0.44810916344324747	0.45132114586009775
33	32	0.8369375	0.832997311827957	0.4488534228801727	0.4531173186917459
34	33	0.8375208333333334	0.8366935483870968	0.4460577855904897	0.4518213977095901
35	34	0.8372708333333333	0.8314852150537635	0.4453533016045888	0.4571616124081355
36	35	0.8381458333333334	0.8351814516129032	0.4446527805328369	0.4513627043975297
37	36	0.8392916666666667	0.8373655913978495	0.4431237142880758	0.44869983228304056
38	37	0.838375	0.8347614247311828	0.4424218458334605	0.4486082660895522
39	38	0.8397916666666667	0.8355174731182796	0.4412206415732702	0.44703892129723743
40	39	0.8401875	0.8365255376344086	0.4396123299598694	0.4470836206149029
41	40	0.8399791666666667	0.8345934139784946	0.43971687642733254	0.4466231196157394
42	41	0.8410833333333333	0.8373655913978495	0.43810279977321626	0.4461495735312021
43	42	0.8408958333333333	0.8372815860215054	0.4371747978528341	0.4456534408113008
44	43	0.8414583333333333	0.8363575268817204	0.43774009283383686	0.4454879440287108
45	44	0.841375	0.8358534946236559	0.4363077602386475	0.4460145914426414
46	45	0.8408958333333333	0.8363575268817204	0.43665687982241314	0.44518788110825325
47	46	0.841875	0.8371135752688172	0.43598757874965666	0.44520101848468985
48	47	0.8422083333333333	0.836945564516129	0.4349166991710663	0.44520143988311933
49	48	0.8421041666666667	0.8360215053763441	0.43520630804697674	0.44510498354511874
50	49	0.8416875	0.836861559139785	0.4354708949327469	0.44491737311886204
51	50	0.8408125	0.836861559139785	0.43524290529886883	0.4449239748139535