Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 50 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.9 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 35 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.8 。

Batch Size 数据为 64 ，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 90.4 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 60 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.4 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 60 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.5 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 60 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.9 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 60 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.4 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 60 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.7 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 60 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 95.6 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 60 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 94.7 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 60 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 92.6 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 60 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 70 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 60 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.9 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 50 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.3 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 60 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.8 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 60 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.3 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 50 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.7 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 60 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 95.4 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 55 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.2 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 65 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.6 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 65 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.2 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 65 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 95 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 80 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 94 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 80 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.9 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 80 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.2 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 80 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.1 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 80 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 65 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.3 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 60 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.8 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 50 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.5 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 50 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.5 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 50 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 95.1 。

Batch Size 数据为 64 ，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 95.6 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 50 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 88.2 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 50 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 76.4 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 60 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.2 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 50 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.2 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 35 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 95 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 35 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 50 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 95.4 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 35 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 95.6 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 50 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.2 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 35 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.3 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 25 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 95.6 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 93.9 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 20 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 93.7 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 95.1 。

Batch Size 数据为 64 ，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 84.9 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 91.9 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 89.9 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 89.4 。

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 90.7 。

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 85.5 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 20 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 46.7 。

Batch Size 数据为 32 ，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 56.7 。