Table 2. CNN model with 3 conv (8,16,32), epochs = 200, dropout = 0.7, pixel size = 256x256x3, dense nodes = 64 and different batch sizes.

	batch size = 8				batch size = 16				batch size = 32
	Acc. Val	Loss Val	Acc Test	Loss Test	Acc. Val	Loss Val	Acc Test	Loss Test	Acc. Val	Loss Val	Acc Test	Loss Test
Run 1	96,88	0,09	95,45	0,12	100,00	0,04	97,50	0,09	95,83	0,12	95,31	0,125
Run 2	95,83	0,09	97,72	0,14	96,88	0,09	96,25	0,08	97,91	0,076	96,875	0,107
Run 3	97,91	0,10	96,59	0,07	94,79	0,15	97,50	0,08	97,91	0,103	96,875	0,103
Run 4	97,92	0,06	96,59	0,08	95,83	0,17	98,75	0,11	94,79	0,126	98,43	0,074
Run 5	96,88	0,11	96,59	0,09	94,79	0,16	98,75	0,06	98,95	0,08	95,31	0,135
Run 6	95,83	0,10	98,86	0,08	97,92	0,10	96,25	0,15	95,83	0,218	90,625	0,293
Run 7	93,75	0,14	96,59	0,17	95,83	0,12	97,50	0,07	97,91	0,073	96,875	0,114
Run 8	94,79	0,11	95,45	0,11	95,83	0,13	97,50	0,05	95,83	0,2	98,43	0,059
Run 9	97,92	0,08	97,72	0,08	98,43	0,07	96,25	0,14	96,87	0,088	96,875	0,107
Run 10	97,92	0,77	95,45	0,09	97,20	0,07	97,50	0,06	98,95	0,077	93,75	0,114
Average	96,56	0,16	96,70	0,10	96,75	0,11	97,38	0,09	97,08	0,12	95,94	0,12