Batch Size 数据为 256 ，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 99.97 。

Batch Size 数据为 256 ，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 99.8 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 50 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 99.97 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 20 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 256 ，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 10.36 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.9 。

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 99.94 。

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 99.95 。

Batch Size 数据为 256 ，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 93.32 。

Batch Size 数据为 256 ，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 66.76 。

Batch Size 数据为 256 ，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 74.99 。

Batch Size 数据为 30 ，Epoch循环次数为 256 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 92 。

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 98.95 。