Batch Size 数据为 500 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 63.48 。

Batch Size 数据为 500 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.02 。

Batch 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 84.82 。

Batch 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 82.98 。

Batch 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 84.71 。

Batch 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 83.54 。

Batch 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 73.58 。

Batch Size 数据为 500 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 72.93 。

Batch Size 数据为 48 ，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 84.15 。

Batch Size 数据为 32 ，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 79.93 。

Batch Size 数据为 64 ，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 82.52 。

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 82.34 。

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 80.35 。

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 79.22 。

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 80.78 。

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 78.68 。

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 74.13 。

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 76.17 。

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 77.84 。

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 77.03 。

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 78.13 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 9 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 1.47 。