Batch Size 数据为 16 ，Epoch循环次数为 12 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.93 。

Batch Size 数据为 16 ，Epoch循环次数为 11 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 99.94 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.64 。

Batch Size 数据为 16 ，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 99.69 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 4 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 91.58 。

Batch Size 数据为 16 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.76 。

Batch Size 数据为 16 ，Epoch循环次数为 4 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 99.17 。

Batch Size 数据为 16 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 90.66 。

Batch Size 数据为 16 ，Epoch循环次数为 2 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 71.92 。

Batch Size 数据为 16 ，Epoch循环次数为 2 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 94.67 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 2 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 91.7 。

Batch Size 数据为 16 ，Epoch循环次数为 2 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 92.5 。

Batch Size 数据为 8 ，Epoch循环次数为 2 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 89.65 。