Batch Size 数据为 100 ，Epoch循环次数为 500 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 100 ，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 98 。

Batch Size 数据为 100 ，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 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 800 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.1 。

Batch Size 数据为 20 ，Epoch循环次数为 800 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.1 。

Batch Size 数据为 100 ，Epoch循环次数为 800 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.5 。

Batch Size 数据为 100 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.8 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 320 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.1 。

Batch Size 数据为 1 ，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 31.6 。

Batch Size 数据为 80 ，Epoch循环次数为 500 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.3 。

Batch Size 数据为 20 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.8 。

Batch Size 数据为 20 ，Epoch循环次数为 300 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 30 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.7 。

Batch Size 数据为 50 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98 。