Batch Size 数据为 16 ，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 71.93 。

Batch Size 数据为 16 ，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 75.24 。

Batch Size 数据为 16 ，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 77.66 。

Batch Size 数据为 32 ，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 77.01 。

Batch Size 数据为 32 ，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 74.97 。

Batch Size 数据为 32 ，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 72.5 。

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 66.95 。

Batch Size 数据为 128 ，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 57.04 。

Batch Size 数据为 128 ，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 55.7 。

Batch Size 数据为 128 ，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 55.79 。

Batch Size 数据为 128 ，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 67.2 。

Batch Size 数据为 512 ，Epoch循环次数为 500 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 65.35 。

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 65.93 。