Batch Size 数据为 6 ，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 78.2 。

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 77.16 。

Batch Size 数据为 128 ，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 74.35 。

Batch Size 数据为 128 ，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 74.17 。

Batch Size 数据为 128 ，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 74.13 。

Batch Size 数据为 256 ，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 74.5 。

Batch Size 数据为 256 ，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 75.08 。

Batch Size 数据为 128 ，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 77.15 。

Batch Size 数据为 128 ，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 77.57 。

Batch Size 数据为 128 ，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 75.11 。

Batch Size 数据为 128 ，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 77.89 。

Batch Size 数据为 128 ，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 75.7 。

Batch Size 数据为 256 ，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 36.84 。

Batch Size 数据为 256 ，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 36.84 。

Batch Size 数据为 128 ，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 36.84 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 63.16 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 61.77 。