Batch Size 数据为 1 ，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 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 38 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 61.63 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 36 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 60.03 。

Batch Size 数据为 32 ，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 60.9 。

Batch Size 数据为 16 ，Epoch循环次数为 36 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 58.96 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 36 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 61.09 。

Batch Size 数据为 32 ，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 59.87 。

Batch Size 数据为 32 ，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 60.36 。

Batch Size 数据为 32 ，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 59.6 。

Batch Size 数据为 1 ，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 33.41 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 4 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 51.1 。

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 61.29。

Batch Size 数据为 16 ，Epoch循环次数为 36 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 58.94 。

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 61.34。

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 58.75。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 24 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 57.43 。

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 57.51。

Batch Size 数据为 36 ，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 59 。

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 60.76。

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 58.83 。

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 43.84 。

Batch Size 数据为 36 ，Epoch循环次数为 36 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 59.52 。

Batch Size 数据为 32 ，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 57.88 。

Batch Size 数据为 32 ，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 57.1 。

Batch Size 数据为 32 ，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 57.74 。

Batch Size 数据为 16 ，Epoch循环次数为 24 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 56.89 。

Batch Size 数据为 16 ，Epoch循环次数为 24 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 56.29 。