Batch Size 数据为 8 ，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 25.02 。

Batch Size 数据为 16 ，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 20.76 。

Batch Size 数据为 16 ，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 26.1 。

Batch Size 数据为 16 ，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 16.8 。

Batch Size 数据为 16 ，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 26.98 。

Batch Size 数据为 8 ，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 25.49 。

Batch Size 数据为 8 ，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 0.06 。

Batch Size 数据为 32 ，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 0 。

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 0 。

Batch Size 数据为 64 ，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 0.95 。

Batch Size 数据为 16 ，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 0 。

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 2.06 。

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 0.03 。