Batch Size 数据为 20 ，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 99.91 。

Batch Size 数据为 10 ，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 99.94 。

Batch Size 数据为 16 ，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 99.9 。

Batch Size 数据为 8 ，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 99.92 。

Batch Size 数据为 8 ，Epoch循环次数为 4 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 99.95 。

Batch Size 数据为 8 ，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 99.02 。

Batch Size 数据为 8 ，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 99.87 。

Batch Size 数据为 32 ，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 98.67 。

Batch Size 数据为 8 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.98 。

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 99.77 。

Batch Size 数据为 32 ，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 93.02 。

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 99.61 。

Batch Size 数据为 32 ，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 97.46 。

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 99.1 。

Batch Size 数据为 16 ，Epoch循环次数为 4 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.19 。

Batch Size 数据为 8 ，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 93.73 。