Batch Size 数据为 512 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 66.35 。

Batch Size 数据为 128 ，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 66.21 。

Batch Size 数据为 32 ，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 61.85 。

Batch Size 数据为 128 ，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 68.12 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 600 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 63.76 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 61.85 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 27.11 。

Batch Size 数据为 300 ，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 26.02 。

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 56.13 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 55.86 。

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 52.18 。

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 52.45 。

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 23.43 。

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 28.34 。

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 24.11 。