Batch Size 数据为 64 ，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 99.71 。

Batch Size 数据为 64 ，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 99.4 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 8 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 76.47 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 8 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 88.89 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 8 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 72.73 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 12 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 82.6 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 12 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 84.38 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 12 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 81.77 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 12 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 83.18 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 12 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.9 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 12 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.25 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 12 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.15 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 12 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 84.28 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 12 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 81.85 。

Batch Size 数据为 64 ，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 85.71 。

Batch Size 数据为 64 ，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 0.69 。

Batch Size 数据为 64 ，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 83.33 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 84.42 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 12 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 84.28 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 12 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.44 。

Batch Size 数据为 64 ，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 83.14 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 12 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 83.14 。

Batch Size 数据为 64 ，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 85.71 。

Batch Size 数据为 64 ，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 85.19 。

Batch Size 数据为 64 ，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 80.07 。

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 42.95 。