Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 91 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 90.15 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 91.65 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 90.35 。

Batch Size 数据为 16 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 89.25 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 7 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 88.05 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 90.5 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 89.25 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 90.7 。

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 89.5 。

Batch Size 数据为 32 ，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 91 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 91.1 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 90 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 87.35 。

Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 83.6 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 87.25 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 87.65 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 88.8 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 85.9 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 88.9 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 87.1 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 88.45 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 86.95 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 88.25 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 89.15 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 85.9 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 88.05 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 86.8 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 85.35 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 86.8 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 86.05 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 86.6 。

Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 6 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 86.45 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 87.85 。

Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 6 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87.6 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 88.15 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 87.45 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 87.25 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 86.9 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 87.85 。

Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 6 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87.1 。

Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 7 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87.9 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 86.75 。

Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 88 。

Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.25 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 88.25 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 80.25 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 84.8 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 85.45 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 85.75 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 86.65 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 86.25 。

Batch Size 数据为 4096 ，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 84.8 。

Batch Size 数据为 2048 ，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 87.45 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 88.15 。

Batch Size 数据为 256 ，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 86.6 。

Batch Size 数据为 888 ，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 87.2 。

Batch Size 数据为 888 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.55 。

Batch Size 数据为 888 ，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 85.35 。

Batch Size 数据为 888 ，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 78.35 。

Batch Size 数据为 888 ，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 72.8 。

Batch Size 数据为 888 ，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 62.75 。

Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87.8 。

Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.15 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 86 。

Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.45 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 85.2 。

Batch Size 数据为 1023 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.45 。

Batch Size 数据为 1023 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.45 。

Batch Size 数据为 1023 ，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 85.85 。

Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87.45 。

Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 8.1 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85 。

Batch Size 数据为 233 ，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 86.6 。

Batch Size 数据为 233 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87.65 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.45 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.15 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.8 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.6 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.75 。

Batch Size 数据为 256 ，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 86.6 。

Batch Size 数据为 256 ，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 86.45 。

Batch Size 数据为 256 ，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 87.15 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.95 。

Batch Size 数据为 256 ，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 87.95 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87.75 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.25 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.95 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87.75 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87.2 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87.3 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.2 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87.35 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87.8 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87.1 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.3 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.5 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.6 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.15 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.7 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87.05 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.75 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87.4 。

Batch Size 数据为 256 ，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 87.45 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 7 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.35 。

Batch Size 数据为 256 ，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 86.45 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 88.25 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87.55 。

Batch Size 数据为 256 ，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 80.85 。

Batch Size 数据为 256 ，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 85.05 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 9 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 84.65 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 6 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.25 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.65 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 6 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 84.85 。

Batch Size 数据为 256 ，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 86.1 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 50 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.15 。

Batch Size 数据为 1024 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 84.9 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 70 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 83.15 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 50 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 83.75 。

Batch Size 数据为 256 ，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 85.45 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.95 。

Batch Size 数据为 256 ，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 87.9 。

Batch Size 数据为 256 ，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 87.05 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.55 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 25 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 84.95 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.2 。

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 86.7 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 25 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.55 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.45 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 3 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.85 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 9 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.65 。

Batch Size 数据为 256 ，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 85.25 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.15 。

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 86.2 。

Batch Size 数据为 256 ，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 85.1 。

Batch Size 数据为 128 ，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 86.35 。

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 84.4 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 12 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87.65 。

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 86.95 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 15 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 88.6 。

Batch Size 数据为 128 ，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 87.6 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 25 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 86.75 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 50 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 83.2 。

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 41.95 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 42.65 。

Batch Size 数据为 1024 ，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 42.2 。

Batch Size 数据为 32 ，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 24.1 。

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 86.45 。

Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 84.7 。