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 4.72 。

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 77 。

Batch Size 数据为 2 ，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 69.18 。

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 46.28 。

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 47.8 。

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 49.57 。

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 54.31 。

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 65.13 。

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 64.97 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 200 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 58.69 。

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 66.12 。

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 70.26 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 69.27 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 67 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 20 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 65.41 。

Batch Size 数据为 32 ，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 24.32 。

Batch Size 数据为 32 ，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 31.48 。

Batch Size 数据为 32 ，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 16.01 。

Batch Size 数据为 32 ，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 8.12 。

Batch Size 数据为 32 ，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 46.66 。

Batch Size 数据为 32 ，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 64.89 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 800 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 64.67 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 50 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 16.13 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 20 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 56.9 。

Batch Size 数据为 4 ，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 52.85 。

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 10.37 。