Batch Size 数据为 32 ，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 0.83 。

Batch Size 数据为 32 ，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 67.26 。

Batch Size 数据为 32 ，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 60.7 。

Batch Size 数据为 32 ，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 1 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 5000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 70.36 。

Batch Size 数据为 32 ，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 64.37 。

Batch Size 数据为 32 ，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 66.68 。

Batch Size 数据为 32 ，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 66.08 。

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 75.89 。

Batch Size 数据为 32 ，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 70.19 。

Batch Size 数据为 32 ，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 2.39 。

Batch Size 数据为 32 ，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 5.94 。

Batch Size 数据为 32 ，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 2.97 。

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 13.27 。