Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 57.51 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 57.69 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 22.53 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 22.85 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 60.28 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 43.67 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 45.75 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 46.65 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 48.46 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 46.42 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 49.02 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 48.47 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 24.89 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 22.05 。

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 50.63 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 47.38 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 54.31 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 60.93 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 62.56 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 64.06 。

Batch Size 数据为 16 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 63.57 。

Batch Size 数据为 16 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 61.58 。

Batch Size 数据为 5 ，Epoch循环次数为 2 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 55.59 。

Batch Size 数据为 5 ，Epoch循环次数为 4 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 64.09 。

Batch Size 数据为 8 ，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 63.5 。

Batch Size 数据为 16 ，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 65.1 。

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 57.14 。

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 57.75 。

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 60.25 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 54.31 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 54.94 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 5 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 59.44 。

Batch Size 数据为 16 ，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 57.42 。

Batch Size 数据为 16 ，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 65.09 。

Batch Size 数据为 16 ，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 58.82 。

Batch Size 数据为 16 ，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 64.44 。

Batch Size 数据为 16 ，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 64.57 。

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 56.1 。

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 47.21 。

Batch Size 数据为 16 ，Epoch循环次数为 40 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 60.44 。

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 51.1 。

Batch Size 数据为 16 ，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 57.88 。

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 50.92 。

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 60.49 。

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 36.73 。

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 55.7 。

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 59.74 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 20 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 59.54 。

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 54.48 。

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 51.32 。

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 18.76 。