Batch Size 数据为 160 ，Epoch循环次数为 4000 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 160 ，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 96.1 。

Batch Size 数据为 160 ，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 95.5 。

Batch Size 数据为 128 ，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 96.6 。

Batch Size 数据为 160 ，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 96.2 。

Batch Size 数据为 128 ，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 95.8 。

Batch Size 数据为 160 ，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 96 。

Batch Size 数据为 160 ，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 95.9 。

Batch Size 数据为 128 ，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 95.9 。

Batch Size 数据为 128 ，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 95.4 。

Batch Size 数据为 160 ，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 95.5 。

Batch Size 数据为 128 ，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 95 。

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 13.5 。

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 13.5 。

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 59.2 。

Batch Size 数据为 128 ，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 43.5 。

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 51.6 。

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 53.9 。

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 67.1 。

Batch Size 数据为 128 ，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 63.6 。

Batch Size 数据为 128 ，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 95.8 。

Batch Size 数据为 128 ，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 95.9 。

Batch Size 数据为 128 ，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 96.5 。

Batch Size 数据为 128 ，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 96.3 。

Batch Size 数据为 128 ，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 96.8 。

Batch Size 数据为 128 ，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 96.8 。

Batch Size 数据为 128 ，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 96.4 。

Batch Size 数据为 128 ，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 96.6 。

Batch Size 数据为 200 ，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 96.6 。

Batch Size 数据为 200 ，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 96.2 。

Batch Size 数据为 200 ，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 96.3 。

Batch Size 数据为 128 ，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 96.8 。

Batch Size 数据为 128 ，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 80.6 。

Batch Size 数据为 128 ，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 86.2 。

Batch Size 数据为 128 ，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 84.5 。

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 79.4 。

Batch Size 数据为 128 ，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 95.4 。

Batch Size 数据为 128 ，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 97 。

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 94.2 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 8000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 80.4 。

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 93.4 。

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 90.3 。

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 94.1 。

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 95.9 。

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 89.6 。

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 71.5 。

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 75.7 。

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 87.9 。

Batch Size 数据为 128 ，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 68.7 。

Batch Size 数据为 128 ，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 77.2 。

Batch Size 数据为 64 ，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 79.2 。

Batch Size 数据为 64 ，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 36.4 。