Batch Size 数据为 192 ，Epoch循环次数为 700 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 69.9 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 900 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 72.99 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 600 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 34.65 。

Batch Size 数据为 128 ，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 72.66 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 800 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 72.66 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 1400 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 71.38 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 800 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 70.12 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 800 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 70.88 。

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 70.15 。

Batch Size 数据为 96 ，Epoch循环次数为 700 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 74.79 。

Batch Size 数据为 100 ，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 71.01 。

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 75.08 。

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 57.28 。