Batch Size 数据为 20 ，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 95.7 。

Batch Size 数据为 10 ，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 96 。

Batch Size 数据为 20 ，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 95.8 。

Batch Size 数据为 20 ，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 96.9 。

Batch Size 数据为 25 ，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 96.1 。

Batch Size 数据为 25 ，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 95.7 。

Batch Size 数据为 5 ，Epoch循环次数为 7 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 80.9 。

Batch Size 数据为 10 ，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 96.1 。

Batch Size 数据为 25 ，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 95.2 。

Batch Size 数据为 25 ，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 95.2 。

Batch Size 数据为 25 ，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 95.2 。

Batch Size 数据为 20 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 90.7 。

Batch Size 数据为 10 ，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 96.4 。

Batch Size 数据为 10 ，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 95.5 。

Batch Size 数据为 20 ，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 96.3 。

Batch Size 数据为 20 ，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 96.2 。

Batch Size 数据为 25 ，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 95.8 。

Batch Size 数据为 25 ，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 95.1 。

Batch Size 数据为 25 ，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 95.9 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 55 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 94.9 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 55 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 93.8 。

Batch Size 数据为 50 ，Epoch循环次数为 55 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 93.3 。

Batch Size 数据为 50 ，Epoch循环次数为 55 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 93.1 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 94.5 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 94.9 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 93.7 。

Batch Size 数据为 25 ，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 94.1 。

Batch Size 数据为 25 ，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 95.5 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 95.6 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 93.6 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 93.1 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 75 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 94.5 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 75 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 95 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 93.7 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 93.3 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 92.5 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 92.7 。

Batch Size 数据为 20 ，Epoch循环次数为 150 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 95.3 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 99 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 95 。

Batch Size 数据为 20 ，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 89.7 。

Batch Size 数据为 25 ，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 94.6 。

Batch Size 数据为 25 ，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 94.3 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 93 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 93.4 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 93.1 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 92.8 。

Batch Size 数据为 20 ，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 95.9 。

Batch Size 数据为 25 ，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 95.6 。

Batch Size 数据为 20 ，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 95.6 。

Batch Size 数据为 25 ，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 95.7 。

Batch Size 数据为 25 ，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 95 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 93.8 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 94.2 。

Batch Size 数据为 30 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 92 。

Batch Size 数据为 40 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 89.4 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 92 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 92.4 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 93.5 。

Batch Size 数据为 25 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 92.9 。

Batch Size 数据为 20 ，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 93.4 。

Batch Size 数据为 20 ，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 92.1 。

Batch Size 数据为 5 ，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 76 。

Batch Size 数据为 2 ，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 52.3 。

Batch Size 数据为 20 ，Epoch循环次数为 98 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 94.6 。

Batch Size 数据为 20 ，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 93.9 。

Batch Size 数据为 25 ，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 92.6 。

Batch Size 数据为 10 ，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 89.4 。

Batch Size 数据为 10 ，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 93.3 。

Batch Size 数据为 10 ，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 93.5 。

Batch Size 数据为 10 ，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 93.2 。

Batch Size 数据为 10 ，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 93.4 。

Batch Size 数据为 10 ，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 92.5 。

Batch Size 数据为 2 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 84.9 。

Batch Size 数据为 2 ，Epoch循环次数为 2 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 84.1 。

Batch Size 数据为 1 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 23.5 。

Batch Size 数据为 10 ，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 93.6 。

Batch Size 数据为 10 ，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 92.5 。

Batch Size 数据为 10 ，Epoch循环次数为 8 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 90.3 。

Batch Size 数据为 10 ，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 91.1 。

Batch Size 数据为 10 ，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 91.3 。

Batch Size 数据为 10 ，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 92.7 。

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 93 。

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 92.3 。

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 82.1 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 2 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 63 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 2 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 23.2 。

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 92.8 。

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 94.9 。

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 94.8 。

Batch Size 数据为 32 ，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 87.2 。

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 73.7 。