Batch Size 数据为 64 ，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 60.35 。

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 55.17 。

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 59.82 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 1500 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 54.34 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 40 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 17.17 。

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 10.21 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 40 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 19.06 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 40 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 16.24 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 30 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 18.43 。

Batch Size 数据为 32 ，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 13.04 。

Batch Size 数据为 32 ，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 11.07 。