Batch Size 数据为 8 ，Epoch循环次数为 64 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 63.33 。

Batch Size 数据为 100 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 36.67 。

Batch Size 数据为 128 ，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 63.33 。

Batch Size 数据为 32 ，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 63.33 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 400 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.67 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 250 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.67 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 650 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 36.67 。

Batch Size 数据为 128 ，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 26.67 。

Batch Size 数据为 128 ，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 93.33 。

Batch Size 数据为 128 ，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 96.67 。

Batch Size 数据为 128 ，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 96.67 。

Batch Size 数据为 120 ，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 36.67 。

Batch Size 数据为 512 ，Epoch循环次数为 99 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.67 。

Batch Size 数据为 512 ，Epoch循环次数为 1100 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 60 。

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 63.33 。

Batch Size 数据为 500 ，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 73.33 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 63.33 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 63.33 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 250 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 63.33 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 63.33 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 56.67 。

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 80 。

Batch Size 数据为 64 ，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 36.67 。

Batch Size 数据为 500 ，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 63.33 。

Batch Size 数据为 500 ，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 36.67 。

Batch Size 数据为 500 ，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 60 。

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 63.33 。

Batch Size 数据为 500 ，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 96.67 。

Batch Size 数据为 500 ，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 60 。

Batch Size 数据为 500 ，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 63.33 。

Batch Size 数据为 500 ，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 63.33 。

Batch Size 数据为 500 ，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 93.33 。

Batch Size 数据为 500 ，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 96.67 。

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 96.67 。

Batch Size 数据为 128 ，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 96.67 。

Batch Size 数据为 500 ，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 63.33 。

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 66.67 。

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 56.67 。

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 36.67 。

Batch Size 数据为 500 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 26.67 。