弱鸡瑟瑟发抖
Batch Size 数据为 0 ，Epoch循环次数为 0 次， 通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测，最终完成评分为 32.75。
03:45:09Batch Size 数据为 0 ，Epoch循环次数为 0 次， 通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测，最终完成评分为 26.62。
03:44:53Batch Size 数据为 0 ，Epoch循环次数为 0 次， 通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测，最终完成评分为 32.75。
22:47:34Batch Size 数据为 0 ，Epoch循环次数为 0 次， 通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测，最终完成评分为 32.75。
22:46:42Batch Size 数据为 0 ，Epoch循环次数为 0 次， 通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测，最终完成评分为 32.37。
21:40:52Batch Size 数据为 0 ，Epoch循环次数为 0 次， 通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测，最终完成评分为 32.75。
21:28:42Batch Size 数据为 0 ，Epoch循环次数为 0 次， 通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测，最终完成评分为 36.86。
20:14:51Batch Size 数据为 0 ，Epoch循环次数为 0 次， 通过在本地训练模型并对提交文件的实时评测，最终完成评分为 36.86。
16:30:34Batch 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 33.51 。
19:51:26Batch 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 32.75 。
16:43:25Batch Size 数据为 500 ，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 46.75 。
09:48:34Batch Size 数据为 500 ，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 32.75 。
05:57:27