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 27.22 。

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 32.84 。

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 26.08 。

Batch Size 数据为 128 ，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 24.75 。

Batch Size 数据为 128 ，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 47.16 。

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 19.43 。

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 22.53 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 4000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 66.73 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 4000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 66.47 。

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 14.32 。

Batch Size 数据为 128 ，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 9.99 。

Batch Size 数据为 128 ，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 10.42 。

Batch Size 数据为 64 ，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 10.42 。