Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 84.65 。

Batch Size 数据为 512 ，Epoch循环次数为 2000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 83.75 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 2000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 65.55 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 2000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 64.8 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 2000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 80.95 。

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 74.95 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 2000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 6.4 。

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 64.05 。

Batch Size 数据为 64 ，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 17.55 。

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 8.05 。

Batch Size 数据为 32 ，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 8.1 。