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 95.6 。

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 96.78 。

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 97.18 。

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 96.26 。

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 97.14 。

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 97.18 。

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 96.92 。

Batch Size 数据为 64 ，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 96.81 。

Batch Size 数据为 64 ，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 97.22 。

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 97.22 。

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 97.36 。

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 97.22 。

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 97.25 。

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 97.25 。

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 96.67 。

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 97.03 。

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 97.25 。

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 96.92 。

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 96.63 。

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 0 。