本文讨论的是一个图像识别分类问题，主要介绍了在学习过程中遇到的基线代码和最终实现的高分策略。首先，我们引入的是基于图像识别的机器学习项目，具体信息可参阅2023年ML课程网站（ntu.edu.tw）及提供的基线代码（google.com）。
通过运行基线代码，我们观察到了不同层次的基线实现。初始的简单基线（0.63733）在理解问题的基础上进行简单的模型构建。接着，中等基线（0.70000）引入了图像数据增强，这一策略在识别性能上有显著提升。具体而言，未进行数据增强的训练准确性图表明，图像数据增强是提高模型表现的关键因素。
进一步，优化策略中包含了一个有趣的技巧：通过调整DataLoader的并发数量（Train用4~8个并发，persistent_workers=True，Test用2个并发），可以将训练时间显著缩短至9秒一轮，同时CPU核的使用率达到满载，支持多个训练任务并行执行，从而加快了实验进程。
在更高层次的基线（0.81400）中，采用了更复杂的策略，如使用预定义的CNN模型（如resnet）并加入dropout、增加训练轮数、提高数据变换复杂度等。在深度学习实践中，这些策略有助于模型的泛化能力。值得注意的是，虽然使用res50模型在一段时间内效果良好，但随着训练轮数的增加，模型的增益速度减缓，考虑到时间成本，最终选择在500次epoch后停止训练。
总结而言，有效的策略包括但不限于：
1. 在全连接层加入dropout（0.5）并加深一层（0.75-->0.77）。
2. 增加训练轮数（0.77-->0.82）。
3. 提高数据变换复杂度（0.77-->0.82）。
4. 在网格训练过程中，从200个epoch左右开始达到0.805，至300个epoch时达到0.82的最优结果。
5. 使用预定义的CNN模型，结合dropout和更深的网络结构。
6. 加大训练量，以实现更好的泛化能力（0.82-->0.82）。
在进一步的数据增强中，通过增加图像增强的复杂度和引入BatchNormalization层，模型的性能得到了提升，最终达到0.844的准确率。经过Adam优化器的训练，模型性能达到了0.828，使用SGD优化器的性能虽稍逊，但在特定调整下，依然有提升空间。
在集成学习（ensemble）策略上，通过选择多个模型进行组合，最终的boss baseline（0.87400）成绩得以实现。策略包括使用不同的网格结构、合并数据集、调整学习率衰减策略、引入归一化、使用测试时增强（TTA）等。在测试时应用增强方法作为数据增强策略，通过结合多个结果的众数，模型的性能得以进一步优化。
总结的几个关键点包括并发加载、数据复杂性与训练轮数的关系、trick在模型优化中的应用、ensemble策略的优缺点，以及在验证集不足时直接合并到训练集的策略。整体而言，本文通过逐步优化基线模型，最终达到了较高准确率的boss baseline，虽然过程复杂且时间成本较高，但通过合理的策略调整，有效提升了模型性能。
本文的代码和相关文件已开源，具体路径请参考百度网盘链接（pan.baidu.com/s/1kDSS9p... 提取码：ncm3），或直接运行ensemble.py模块集成最终结果。训练.py、ensemble.py和TTA.py三个模块的结构基本遵循原代码框架，可调整路径以适应不同的训练需求。
