Batch Size 数据为 32 ，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 82.53 。

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 83.1 。

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 84.6 。

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 86.24 。

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 86.29 。

Batch Size 数据为 128 ，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 84.72 。

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 87.88 。

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 86.01 。

Batch Size 数据为 64 ，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 83.88 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 170 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 83.87 。

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 82.16 。

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 85.4 。

Batch Size 数据为 32 ，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 82.56 。

Batch Size 数据为 32 ，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 85.08 。

Batch Size 数据为 2 ，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 34.21 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 7500 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.74 。

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 86.22 。

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 82.01 。

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 86.5 。

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 85.4 。

Batch Size 数据为 32 ，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 48.94 。