Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 80 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 65.67 。

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 65.81 。

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 65.85 。

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 58.59 。

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 68.61 。

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 68.61 。

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 69.12 。

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 69.12 。

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 58.46 。

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 74.4 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 78.58 。