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 92.73 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 35 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 93.34 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 25 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87.48 。

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 93.58 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 25 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 93.16 。

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 92.76 。

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 93.73 。

Batch Size 数据为 64 ，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 93.35 。

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 93.67 。

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 93.11 。

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 88.99 。

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 92.77 。

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 28.74 。

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 91.92 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 21 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 92.48 。

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 92.76 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 17 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 92.56 。

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 89.96 。

Batch Size 数据为 32 ，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 92.44 。

Batch Size 数据为 32 ，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 92.22 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 11 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 89.24 。

Batch Size 数据为 30 ，Epoch循环次数为 12 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 72.34 。

Batch Size 数据为 24 ，Epoch循环次数为 12 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 84.98 。