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这不仅仅是一个使用Keras和CNN来做图像分类的教程
Batch大小为1，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99.89。
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 99.84 。
16:40:54Batch 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 99.82 。
15:28:48Batch 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 99.84 。
11:56:55Batch 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 99.75 。
02:02:09Batch 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 99.89 。
23:30:46Batch 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 99.73 。
20:13:20Batch 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 99.77 。
15:48:32Batch 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 99.59 。
01:35:18Batch 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 99.57 。
22:38:39Batch 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 99.8 。
21:31:56Batch 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 99.75 。
17:25:55Batch 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 99.75 。
22:29:18Batch 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 99.8 。
19:37:58Batch 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 99.84 。
15:33:50Batch 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 99.75 。
13:38:20Batch 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 99.77 。
10:45:05Batch 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 91.82 。
00:15:22Batch 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 40.34 。
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