Batch Size 数据为 512 ，Epoch循环次数为 500 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 70.93 。

Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 2000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 36.84 。

Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 2000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 73.61 。

Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 2000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 74.74 。

Batch Size 数据为 512 ，Epoch循环次数为 2000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 74.51 。

Batch Size 数据为 512 ，Epoch循环次数为 5000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 77.41 。

Batch Size 数据为 512 ，Epoch循环次数为 2000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 75.84 。

Batch Size 数据为 512 ，Epoch循环次数为 2000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 73.29 。

Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 5000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 79.92 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 73.3 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 74.86 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 73.86 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 72.83 。

Batch Size 数据为 256 ，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 63.16 。

Batch Size 数据为 256 ，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 70.12 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 500 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 70.23 。

Batch Size 数据为 256 ，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 68.25 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 200 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 51.76 。

Batch Size 数据为 256 ，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 63.16 。

Batch Size 数据为 256 ，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 69.65 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 500 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 64.2 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 500 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 67.2 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 200 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 60.28 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 200 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 63.16 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 70.63 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 2000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 70.45 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 2000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 71.52 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 2000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 72.13 。

Batch Size 数据为 128 ，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 63.16 。