Batch Size 数据为 32 ，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 66.05 。

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 0 。

Batch Size 数据为 32 ，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 0 。

Batch Size 数据为 32 ，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 34.22 。

Batch Size 数据为 32 ，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 32.45 。

Batch Size 数据为 4 ，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 92.88 。

Batch Size 数据为 8 ，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 91.35 。

Batch Size 数据为 16 ，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 94.45 。

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 94.94 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 800 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 92.73 。

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 800 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 92.25 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 600 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 600 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 93.16 。

Batch Size 数据为 256 ，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 93.78 。

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 93.2 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 2200 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 92.91 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 2200 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 94.56 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 4000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 84.22 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 4000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 83.81 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 4000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 82.33 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 4000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 81.29 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 4000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 88.39 。

Batch Size 数据为 128 ，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 36.92 。

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 33.91 。

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 52.72 。

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 32.45 。

Batch Size 数据为 512 ，Epoch循环次数为 2200 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 20 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 34.22 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 4000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.19 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 4000 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 4000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 87.83 。

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 32.45 。

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 34.22 。

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 86.28 。

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 34.22 。

Batch Size 数据为 1000 ，Epoch循环次数为 3200 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 84.99 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 4000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.13 。

Batch Size 数据为 256 ，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 32.45 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 8000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 34.3 。

Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 4000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 32.45 。

Batch Size 数据为 256 ，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 34.22 。

Batch Size 数据为 256 ，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 41.26 。

Batch Size 数据为 512 ，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 34.22 。

Batch Size 数据为 512 ，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 49.06 。

Batch Size 数据为 512 ，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 84.31 。

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 86.73 。

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 84.13 。

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 85.91 。

Batch Size 数据为 128 ，Epoch循环次数为 512 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 82.29 。

Batch Size 数据为 1000 ，Epoch循环次数为 512 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 85.93 。

Batch Size 数据为 1000 ，Epoch循环次数为 128 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 50.97 。

Batch Size 数据为 500 ，Epoch循环次数为 128 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 75.41 。

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 34.22 。

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 32.45 。

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 32.45 。

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 32.45 。

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 34.22 。