Batch Size 数据为 16 ，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 38.49 。

Batch Size 数据为 16 ，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 40.08 。

Batch Size 数据为 16 ，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 44.24 。

Batch Size 数据为 16 ，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 48.76 。

Batch Size 数据为 16 ，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 38.54 。

Batch Size 数据为 16 ，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 35.27 。

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 42.73 。

Batch Size 数据为 16 ，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 48.57 。

Batch Size 数据为 16 ，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 48.87 。

Batch Size 数据为 16 ，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 44.73 。

Batch Size 数据为 16 ，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 41.26 。

Batch Size 数据为 16 ，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 37.82 。

Batch Size 数据为 16 ，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 42.52 。

Batch Size 数据为 16 ，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 32.59 。