Batch Size 数据为 120 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.95 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.17 。

Batch Size 数据为 120 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.01 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.81 。

Batch Size 数据为 124 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.12 。

Batch Size 数据为 120 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.84 。

Batch Size 数据为 120 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.15 。

Batch Size 数据为 120 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.33 。

Batch Size 数据为 120 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.99 。

Batch Size 数据为 120 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.73 。

Batch Size 数据为 120 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.83 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.57 。

Batch Size 数据为 96 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.54 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.83 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.66 。