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 94.6 。

Batch Size 数据为 64 ，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 97.8 。

Batch Size 数据为 64 ，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 97.7 。

Batch Size 数据为 64 ，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 97.7 。

Batch Size 数据为 64 ，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 97.7 。

Batch Size 数据为 64 ，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 97.8 。

Batch Size 数据为 64 ，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 98.3 。

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 3.9 。

Batch Size 数据为 16 ，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 97.6 。

Batch Size 数据为 24 ，Epoch循环次数为 200 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 24 ，Epoch循环次数为 200 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.1 。

Batch Size 数据为 8 ，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 96.9 。

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 97.2 。

Batch Size 数据为 50 ，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 94.4 。

Batch Size 数据为 50 ，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 96.1 。

Batch Size 数据为 16 ，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 94.9 。

Batch Size 数据为 50 ，Epoch循环次数为 10000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 91.7 。

Batch Size 数据为 8 ，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 89.5 。

Batch Size 数据为 50 ，Epoch循环次数为 10000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 88.1 。

Batch Size 数据为 50 ，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 48.6 。

Batch Size 数据为 50 ，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 80.2 。

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 75.2 。

Batch Size 数据为 24 ，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 50.6 。