Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.12 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 89.79 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 2600 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 79.87 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 2600 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 88.14 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 3500 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 83.61 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 2000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87.71 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 1000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 81.38 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.48 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 90.58 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.77 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 2500 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87.49 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 2000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87.56 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 1000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 8.7 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 7.55 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 2000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0.22 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 2000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 1500 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 200 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0.93 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 2000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.48 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 1000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 77.07 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 500 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 67 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 100 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 12.65 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 1000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 12.15 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 2000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 27.03 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 10 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 12.15 。