Batch Size 数据为 16 ，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 90.17 。

Batch Size 数据为 16 ，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 89.87 。

Batch Size 数据为 16 ，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 90.23 。

Batch Size 数据为 16 ，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 0.38 。

Batch Size 数据为 16 ，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 61.89 。

Batch Size 数据为 16 ，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 0.71 。

Batch Size 数据为 16 ，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 42.72 。

Batch Size 数据为 16 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 76.82 。

Batch Size 数据为 16 ，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 71.36 。

Batch Size 数据为 16 ，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 56.59 。

Batch Size 数据为 16 ，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 7.95 。

Batch Size 数据为 16 ，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 78.32 。

Batch Size 数据为 16 ，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 0.45 。

Batch Size 数据为 16 ，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 10.01 。

Batch Size 数据为 16 ，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 10.09 。

Batch Size 数据为 16 ，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 77.06 。

Batch Size 数据为 16 ，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 50.42 。

Batch Size 数据为 32 ，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 68.53 。

Batch Size 数据为 16 ，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 73.44 。

Batch Size 数据为 16 ，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 71.24 。

Batch Size 数据为 16 ，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 68.93 。

Batch Size 数据为 32 ，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 55.18 。

Batch Size 数据为 32 ，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 52.31 。

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 21.8 。

Batch Size 数据为 32 ，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 2.1 。