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 97.07 。

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 97.36 。

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 97.36 。

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 97.36 。

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 97.22 。

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 97.29 。

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 97.36 。

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 97.29 。

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 96.92 。

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 96.59 。

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 96.26 。

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 97.11 。

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 97 。

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 97.36 。

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 97.36 。

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 97.51 。

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 97.18 。

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 95.82 。

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 97.29 。

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 97.03 。

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 97.29 。

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 97.43 。

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 97.36 。

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 96.7 。

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 96.78 。

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 50.82 。

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 97.11 。

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 50.82 。

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 96.59 。

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 49.18 。

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 49.18 。

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 96.12 。

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 49.18 。

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 96.78 。

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 96.52 。

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 95.71 。

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 95.27 。

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 96.19 。

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 94.76 。

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 94.61 。

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 93.99 。

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 94.98 。

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 95.53 。

Batch Size 数据为 32 ，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 94.83 。

Batch Size 数据为 64 ，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 93.26 。

Batch Size 数据为 64 ，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 49.36 。

Batch Size 数据为 128 ，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 89.08 。

Batch Size 数据为 128 ，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 89.41 。