Batch Size 数据为 500 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 79.55 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 6 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 80.96 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 16 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 82.01 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 81.99 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 16 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 80.45 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 16 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 80.59 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 16 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 77.47 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 78.35 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 16 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 76.74 。

Batch Size 数据为 500 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 53.73 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 73.73 。

Batch Size 数据为 500 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 62.31 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 66.15 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 65.7 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 16 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 68.32 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 16 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 62.43 。

Batch Size 数据为 500 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 73.33 。

Batch Size 数据为 500 ，Epoch循环次数为 32 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 71.03 。