Batch Size 数据为 128 ，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 83.18 。

Batch Size 数据为 512 ，Epoch循环次数为 2500 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 83.53 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 2050 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 82.64 。

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 77.37 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 900 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 83.03 。

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 83.08 。

Batch Size 数据为 32 ，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 74.68 。

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 81.63 。

Batch Size 数据为 16 ，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 79.35 。

Batch Size 数据为 32 ，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 79.7 。