Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 30 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 90.85 。

Batch Size 数据为 24 ，Epoch循环次数为 30 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 2.69 。

Batch Size 数据为 24 ，Epoch循环次数为 40 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 90.79 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 30 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 90.35 。

Batch Size 数据为 24 ，Epoch循环次数为 30 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 90.72 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 30 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 90.82 。

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 88.24 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 40 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 79.03 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 30 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 80.51 。

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 10.63 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 30 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 88.16 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 30 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 88.49 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 30 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 88.3 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 30 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 81.51 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 30 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 84.49 。

Batch Size 数据为 128 ，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 85.06 。

Batch Size 数据为 128 ，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 84.89 。

Batch Size 数据为 128 ，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 83.19 。

Batch Size 数据为 128 ，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 62.1 。