Batch Size 数据为 32 ，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 69.3 。

Batch Size 数据为 16 ，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 82.7 。

Batch Size 数据为 16 ，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 81.4 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.6 。

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 71.4 。

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 73.9 。

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 86.2 。

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 88.2 。

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 86.2 。

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 85.8 。

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 84.2 。

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 76.6 。

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 22.8 。

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 81 。