Batch Size 数据为 64 ，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 78.86 。

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 25.26 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 40 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 81.41 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 50 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 25.02 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 35 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 82.25 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 35 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.13 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 69.42 。

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 73.86 。

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 82.25 。

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 81.06 。

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 81.18 。

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 80.22 。

Batch Size 数据为 64 ，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 56.47 。

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 25.9 。