本文討論的是一個圖像識別分類問題，主要介紹了在學習過程中遇到的基線代碼和最終實現的高分策略。首先，我們引入的是基于圖像識別的機器學習項目，具體信息可參閱2023年ML課程網站（ntu.edu.tw）及提供的基線代碼（google.com）。

通過運行基線代碼，我們觀察到了不同層次的基線實現。初始的簡單基線（0.63733）在理解問題的基礎上進行簡單的模型構建。接著，中等基線（0.70000）引入了圖像數據增強，這一策略在識別性能上有顯著提升。具體而言，未進行數據增強的訓練準確性圖表明，圖像數據增強是提高模型表現的關鍵因素。

進一步，優化策略中包含了一個有趣的技巧：通過調整DataLoader的并發數量（Train用4~8個并發，persistent_workers=True，Test用2個并發），可以將訓練時間顯著縮短至9秒一輪，同時CPU核的使用率達到滿載，支持多個訓練任務并行執行，從而加快了實驗進程。

在更高層次的基線（0.81400）中，采用了更復雜的策略，如使用預定義的CNN模型（如resnet）并加入dropout、增加訓練輪數、提高數據變換復雜度等。在深度學習實踐中，這些策略有助于模型的泛化能力。值得注意的是，雖然使用res50模型在一段時間內效果良好，但隨著訓練輪數的增加，模型的增益速度減緩，考慮到時間成本，最終選擇在500次epoch后停止訓練。

總結而言，有效的策略包括但不限于：

1. 在全連接層加入dropout（0.5）并加深一層（0.75-->0.77）。

2. 增加訓練輪數（0.77-->0.82）。

3. 提高數據變換復雜度（0.77-->0.82）。

4. 在網格訓練過程中，從200個epoch左右開始達到0.805，至300個epoch時達到0.82的最優結果。

5. 使用預定義的CNN模型，結合dropout和更深的網絡結構。

6. 加大訓練量，以實現更好的泛化能力（0.82-->0.82）。

在進一步的數據增強中，通過增加圖像增強的復雜度和引入BatchNormalization層，模型的性能得到了提升，最終達到0.844的準確率。經過Adam優化器的訓練，模型性能達到了0.828，使用SGD優化器的性能雖稍遜，但在特定調整下，依然有提升空間。

在集成學習（ensemble）策略上，通過選擇多個模型進行組合，最終的boss baseline（0.87400）成績得以實現。策略包括使用不同的網格結構、合并數據集、調整學習率衰減策略、引入歸一化、使用測試時增強（TTA）等。在測試時應用增強方法作為數據增強策略，通過結合多個結果的眾數，模型的性能得以進一步優化。

總結的幾個關鍵點包括并發加載、數據復雜性與訓練輪數的關系、trick在模型優化中的應用、ensemble策略的優缺點，以及在驗證集不足時直接合并到訓練集的策略。整體而言，本文通過逐步優化基線模型，最終達到了較高準確率的boss baseline，雖然過程復雜且時間成本較高，但通過合理的策略調整，有效提升了模型性能。

本文的代碼和相關文件已開源，具體路徑請參考百度網盤鏈接（pan.baidu.com/s/1kDSS9p... 提取碼：ncm3），或直接運行ensemble.py模塊集成最終結果。訓練.py、ensemble.py和TTA.py三個模塊的結構基本遵循原代碼框架，可調整路徑以適應不同的訓練需求。