Batch Size 数据为 32 ，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 65 。

Batch Size 数据为 32 ，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 63.96 。

Batch Size 数据为 32 ，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 63.82 。

Batch Size 数据为 32 ，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 64.69 。

Batch Size 数据为 32 ，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 63.53 。

Batch Size 数据为 32 ，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 37.75 。

Batch Size 数据为 32 ，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 32.75 。

Batch Size 数据为 64 ，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 44.81 。

Batch Size 数据为 32 ，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 0 。

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 0 。

Batch Size 数据为 32 ，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 0 。

Batch Size 数据为 32 ，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 0 。

Batch Size 数据为 32 ，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 0 。

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 65.8。

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 65。

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 65.47。

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 65.1。

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 64.44。

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 59.45。

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 63.94。

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 65.14。

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 63.47。

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 63.41。

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 65.37。

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 64.77。

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 65.1。

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 63.28。

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 62.64。

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 60.59。

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 59.5。

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 60.45。

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 64.32。

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 64.73。

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 60.2。

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 61.15。

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 60.05。

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 62.31。

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 63.36。

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 63.69。

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 62.31。

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 61.58。

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 62.37。

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 62.97。

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 59.16。

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 58.56。

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 59.74。

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 63.12。

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 62.02。

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 63.53。

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 63.49。

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 63.49。

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 61.07。

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 60.7。

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 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 54.34。

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 38.52。

Batch Size 数据为 32 ，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 40.36 。

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 60.1。

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 60.26。

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 59.7。

Batch Size 数据为 32 ，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 46.71 。

Batch Size 数据为 32 ，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 43.38 。

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 59.7。

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 59.27。

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 59.14。

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 57.53。

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 57.01。

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 57.82。

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 57.47。