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 77.27 。

Batch Size 数据为 64 ，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 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 76.38 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 2 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 36.43 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 2 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 29.69 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 2 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 43.13 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 2 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 42.79 。

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 36.64 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 2 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 34.86 。

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 1.95 。

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 69.04 。

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 68.32 。

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 68.91 。

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 70.57 。

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 70.48 。

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 70.4 。

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 58.06 。

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 38.34 。

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 43.13 。

Batch Size 数据为 500 ，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 7.8 。