Batch Size 数据为 1500 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 3.59 。

Batch Size 数据为 2000 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 79.79 。

Batch Size 数据为 2000 ，Epoch循环次数为 320 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.26 。

Batch Size 数据为 1000 ，Epoch循环次数为 320 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 72.08 。

Batch Size 数据为 2000 ，Epoch循环次数为 320 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.08 。

Batch Size 数据为 1000 ，Epoch循环次数为 320 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 2.41 。

Batch Size 数据为 2000 ，Epoch循环次数为 320 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 84.36 。

Batch Size 数据为 2000 ，Epoch循环次数为 320 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 78.42 。

Batch Size 数据为 2000 ，Epoch循环次数为 320 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.85 。

Batch Size 数据为 2500 ，Epoch循环次数为 320 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 70.24 。

Batch Size 数据为 2500 ，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 85.25 。

Batch Size 数据为 2500 ，Epoch循环次数为 320 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.09 。

Batch Size 数据为 2500 ，Epoch循环次数为 320 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 80.96 。

Batch Size 数据为 2000 ，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 84.38 。

Batch Size 数据为 2048 ，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 76.62 。

Batch Size 数据为 2048 ，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 74.12 。

Batch Size 数据为 2000 ，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 83.7 。

Batch Size 数据为 2000 ，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 55.81 。

Batch Size 数据为 1000 ，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 30.18 。

Batch Size 数据为 2048 ，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 63.88 。

Batch Size 数据为 20000 ，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 25.43 。

Batch Size 数据为 50000 ，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 13.95 。

Batch Size 数据为 20000 ，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 13.22 。

Batch Size 数据为 2048 ，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 77.09 。

Batch Size 数据为 2048 ，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 25.64 。

Batch Size 数据为 2048 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 14.5 。

Batch Size 数据为 2048 ，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 73.92 。

Batch Size 数据为 2048 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 76.18 。

Batch Size 数据为 2048 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 71.9 。

Batch Size 数据为 2048 ，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 84.82 。

Batch Size 数据为 2048 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 4.85 。

Batch Size 数据为 2048 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 18.35 。

Batch Size 数据为 2048 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 20.44 。

Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 81.27 。

Batch Size 数据为 2048 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 81.14 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 79.7 。

Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 80.55 。

Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 78.12 。

Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 78.79 。

Batch Size 数据为 2048 ，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 77.23 。

Batch Size 数据为 2048 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 78.13 。

Batch Size 数据为 2048 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 76.96 。

Batch Size 数据为 2048 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 77.54 。

Batch Size 数据为 2048 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 77.85 。

Batch Size 数据为 2048 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 75 。

Batch Size 数据为 2048 ，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 77.02 。

Batch Size 数据为 2048 ，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 76.67 。

Batch Size 数据为 2048 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 76.87 。

Batch Size 数据为 2048 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 24.98 。