Batch Size 数据为 32 ，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 。

Batch Size 数据为 64 ，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 82.5 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 64 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 81.4 。

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 85.3 。

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 87.6 。

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 83.3 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 64 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 72.6 。

Batch Size 数据为 32 ，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 64.2 。

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 64.3 。

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 74 。

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 71.8 。

Batch Size 数据为 500 ，Epoch循环次数为 64 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 76.5 。

Batch Size 数据为 500 ，Epoch循环次数为 64 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 67.9 。

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 68.3 。