Batch Size 数据为 128 ，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 81.4 。

Batch Size 数据为 128 ，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 79.7 。

Batch Size 数据为 128 ，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 82.5 。

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 79.2 。

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 59.2 。

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 75.5 。

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 61.2 。

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 82.3 。

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 79.8 。

Batch Size 数据为 64 ，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 82 。

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 77 。

Batch Size 数据为 64 ，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 73.9 。

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 69.8 。

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 65.6 。

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 72.4 。

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 73.5 。

Batch Size 数据为 128 ，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 47.4 。

Batch Size 数据为 128 ，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 55.1 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 150 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 47.5 。

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 25.4 。