Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 3000 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 256 ，Epoch循环次数为 8000 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 2000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 73.53 。

Batch Size 数据为 512 ，Epoch循环次数为 2000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 73.62 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 5000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 68.33 。

Batch Size 数据为 128 ，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 63.16 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 10000 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 256 ，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 62.56 。

Batch Size 数据为 512 ，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 63.14 。

Batch Size 数据为 512 ，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 63.14 。

Batch Size 数据为 512 ，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 63.16 。

Batch Size 数据为 512 ，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 63.16 。

Batch Size 数据为 512 ，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 63.16 。

Batch Size 数据为 512 ，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 63.16 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 63.16 。

Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 6000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 74.19 。

Batch Size 数据为 512 ，Epoch循环次数为 6000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 72.67 。

Batch Size 数据为 512 ，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 63.16 。

Batch Size 数据为 512 ，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 63.16 。

Batch Size 数据为 512 ，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 63.16 。

Batch Size 数据为 512 ，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 50.94 。

Batch Size 数据为 256 ，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 63.16 。