Batch Size 数据为 128 ，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 83.9 。

Batch Size 数据为 1 ，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 23.8 。

Batch Size 数据为 1 ，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 19.3 。

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 84.1 。

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 90.7 。

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 91.8 。

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 85.8 。

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 86 。

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 86.4 。

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 79.1 。

Batch Size 数据为 32 ，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 83 。

Batch Size 数据为 32 ，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 83.9 。

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 84.4 。

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 82.2 。

Batch Size 数据为 64 ，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 72.5 。

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 75.4 。

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 82.7 。

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 79.9 。

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 82 。

Batch Size 数据为 64 ，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 83.2 。