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 89.76 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 700 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.24 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 700 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 92.96 。

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 85.15 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 700 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 82.63 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 700 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 41.61 。

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 16.88 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 700 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 16.88 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 1500 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 99.5 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 1500 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 99.55 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 700 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.29 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 700 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.02 。

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 91.16 。