Batch Size 数据为 16 ，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 60.25 。

Batch Size 数据为 64 ，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 72.15 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 400 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 77.02 。

Batch Size 数据为 8 ，Epoch循环次数为 400 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 81.53 。

Batch Size 数据为 16 ，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 83.18 。

Batch Size 数据为 32 ，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 75.6 。

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 41.41 。

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 41.41 。

Batch Size 数据为 32 ，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 41.41 。

Batch Size 数据为 64 ，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 41.41 。

Batch Size 数据为 64 ，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 41.41 。

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 41.41 。