DeepQuantom-CNN/data/notebook2/vgg_metrics.csv

1	epoch	train_acc	valid_acc	train_loss	valid_loss
2	1	0.2535833333333333	0.41952284946236557	2.274448096593221	2.2001695325297694
3	2	0.4691875	0.5073084677419355	2.116311640103658	2.051948335862929
4	3	0.5270416666666666	0.5266297043010753	2.009436710357666	1.9777893276624783
5	4	0.5353541666666667	0.535114247311828	1.9530798486073813	1.9356736265203005
6	5	0.5935416666666666	0.6175235215053764	1.9118746633529664	1.891348486305565
7	6	0.636625	0.6625504032258065	1.8629151741663614	1.847881397893352
8	7	0.686625	0.7302587365591398	1.8228577140172322	1.8057919330494379
9	8	0.7415416666666667	0.7511760752688172	1.7803055089314779	1.7647134245082896
10	9	0.7542291666666666	0.7582325268817204	1.7502256110509236	1.7423059594246648
11	10	0.7607708333333333	0.764616935483871	1.7317150996526083	1.724781782396378
12	11	0.7677291666666667	0.7719254032258065	1.7192926041285197	1.713816902970755
13	12	0.7704791666666667	0.7731014784946236	1.71117463239034	1.7070557173862253
14	13	0.771625	0.7736055107526881	1.7053865385055542	1.7027398668309695
15	14	0.7747708333333333	0.7749495967741935	1.7004834445317587	1.6978983327906618
16	15	0.7763333333333333	0.7751176075268817	1.6967166414260864	1.6960316857983988
17	16	0.7790416666666666	0.7767977150537635	1.6929608987172444	1.692371742699736
18	17	0.780125	0.7801579301075269	1.6910814901987712	1.6917471321680213
19	18	0.7817916666666667	0.7827620967741935	1.6882368882497152	1.6861866725388395
20	19	0.7827291666666667	0.7815860215053764	1.6857908573150635	1.6868788478195027
21	20	0.7827083333333333	0.7840221774193549	1.6843910643259685	1.6850647259784002
22	21	0.7848541666666666	0.7857862903225806	1.6823169787724812	1.6813292862266622
23	22	0.7876666666666666	0.7848622311827957	1.6801685171127319	1.6815461574062225
24	23	0.7879791666666667	0.7848622311827957	1.6788572374979656	1.6818229216401295
25	24	0.7890833333333334	0.7859543010752689	1.6776897859573365	1.6799169009731663
26	25	0.7902708333333334	0.7883904569892473	1.6763870159784953	1.6777271570697907
27	26	0.791	0.789986559139785	1.6751194190979004	1.6777111407249206
28	27	0.7918541666666666	0.7886424731182796	1.674490571975708	1.6776156912567795
29	28	0.7936666666666666	0.7905745967741935	1.6728278172810873	1.6744540147883917
30	29	0.793375	0.7876344086021505	1.671903525352478	1.6776354030896259
31	30	0.7945833333333333	0.7901545698924731	1.6710031661987306	1.6751063805754467
32	31	0.7959166666666667	0.7932627688172043	1.6700964994430543	1.6719800926023913
33	32	0.7955833333333333	0.7933467741935484	1.6697869466145834	1.6723043623790945
34	33	0.7971458333333333	0.792002688172043	1.668815224647522	1.6722341519530102
35	34	0.7974375	0.7931787634408602	1.6682115157445272	1.6723163063808153
36	35	0.7979791666666667	0.7947748655913979	1.6676976483662924	1.670254216399244
37	36	0.7984583333333334	0.7950268817204301	1.6669070380528768	1.6704239499184392
38	37	0.799	0.795866935483871	1.6664897476832072	1.6691849411174815
39	38	0.7991875	0.7948588709677419	1.6660230029424032	1.6700230785595473
40	39	0.800125	0.795950940860215	1.6655609397888183	1.6688298884258475
41	40	0.8006458333333333	0.7956989247311828	1.6652250595092772	1.6690674840763051
42	41	0.8006875	0.7962869623655914	1.664971160888672	1.6688041135828982
43	42	0.8015416666666667	0.795866935483871	1.6647087678909303	1.668453808753721
44	43	0.8013958333333333	0.7962029569892473	1.6643381754557292	1.6682484457569737
45	44	0.8016458333333333	0.7965389784946236	1.6641663211186728	1.668392535178892
46	45	0.8017708333333333	0.7957829301075269	1.6640429185231527	1.6681856429705055
47	46	0.8021041666666666	0.7965389784946236	1.663849822362264	1.6680005634984663
48	47	0.8024583333333334	0.7966229838709677	1.663770879427592	1.6679569816076627
49	48	0.8025833333333333	0.7962029569892473	1.6636734215418498	1.6680130330465173
50	49	0.8024583333333334	0.7970430107526881	1.6635978577931723	1.6679544077124646
51	50	0.8025	0.7970430107526881	1.6635685895284016	1.6679527682642783