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 2.33 。

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 56.19 。

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 33.84 。

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 72.99 。

Batch Size 数据为 64 ，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 75.83 。

Batch Size 数据为 64 ，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 76.59 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 1500 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 64.63 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 1200 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 78.41 。

Batch Size 数据为 32 ，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 75.87 。

Batch Size 数据为 64 ，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 77.61 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0.51 。