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 89.44 。

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 88.19 。

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 88.49 。

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 87.7 。

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 88.01 。

Batch Size 数据为 32 ，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 88.84 。

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 87.54 。

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 87.94 。

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 82.85 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 13 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 82.04 。

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 85.62 。

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 77.49 。

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 55.95 。