Batch Size 数据为 100 ，Epoch循环次数为 66 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87.54 。

Batch Size 数据为 100 ，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 86.8 。

Batch Size 数据为 20 ，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 87.33 。

Batch Size 数据为 100 ，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 73.22 。

Batch Size 数据为 100 ，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 67.85 。

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 60.64 。

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 88.2 。

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 2.51 。

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 2.61 。

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 71.53 。

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 77.44 。

Batch Size 数据为 64 ，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 89.2 。

Batch Size 数据为 500 ，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 87.94 。

Batch Size 数据为 500 ，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 87.92 。

Batch Size 数据为 500 ，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 87.63 。

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 86.95 。

Batch 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 79.34 。

Batch Size 数据为 20000 ，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 2.53 。

Batch Size 数据为 15000 ，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 2.5 。

Batch Size 数据为 2500 ，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 2.67 。