Batch Size 数据为 512 ，Epoch循环次数为 6000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 80.42 。

Batch Size 数据为 512 ，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 66.21 。

Batch Size 数据为 512 ，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 75.61 。

Batch Size 数据为 512 ，Epoch循环次数为 10000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87.65 。

Batch Size 数据为 512 ，Epoch循环次数为 10000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 90.97 。

Batch Size 数据为 512 ，Epoch循环次数为 10000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 91.46 。

Batch Size 数据为 512 ，Epoch循环次数为 10000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 58.53 。

Batch Size 数据为 512 ，Epoch循环次数为 10000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 82.84 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 5000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 76.05 。

Batch Size 数据为 512 ，Epoch循环次数为 5000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 80.1 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 5000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 75.52 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 10000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 34.52 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 10000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 11.38 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 10000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 19.53 。

Batch Size 数据为 256 ，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 1.47 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 10000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 82.75 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 5000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0.01 。

Batch Size 数据为 256 ，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 8.22 。

Batch Size 数据为 512 ，Epoch循环次数为 10000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 41.05 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 5000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 34.99 。

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 0.18 。

Batch Size 数据为 256 ，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 5.38 。

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 0.05 。

Batch Size 数据为 64 ，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 0.06 。

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 0.12 。