Batch Size 数据为 256 ，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 71.31 。

Batch Size 数据为 64 ，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 80.54 。

Batch Size 数据为 256 ，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 83.16 。

Batch Size 数据为 256 ，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 76.63 。

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 75.55 。

Batch Size 数据为 256 ，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 75.79 。

Batch Size 数据为 128 ，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 14.44 。

Batch Size 数据为 128 ，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 9.69 。

Batch Size 数据为 128 ，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 9.27 。

Batch Size 数据为 128 ，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 65.73 。

Batch Size 数据为 64 ，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 56.62 。

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 29.11 。

Batch Size 数据为 64 ，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 7.25 。

Batch Size 数据为 128 ，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 12.71 。

Batch Size 数据为 128 ，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 66.61 。