Batch Size 数据为 60 ，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 95.49 。

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 95.22 。

Batch Size 数据为 64 ，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 96.32 。

Batch Size 数据为 64 ，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 88.87 。

Batch Size 数据为 64 ，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 86.11 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 6 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 92.82 。

Batch Size 数据为 70 ，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 92.18 。

Batch Size 数据为 70 ，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 92.27 。

Batch Size 数据为 50 ，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 84.45 。

Batch Size 数据为 64 ，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 93.38 。

Batch Size 数据为 64 ，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 92.55 。

Batch Size 数据为 64 ，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 89.24 。

Batch Size 数据为 64 ，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 33.12 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 20.98 。