在总体技术方面很多同学会做下面的一些增强：
模型选用：各种比较前沿的模型
优化算法多为Adam及其变种
学习率一般为Cosine或者是随着训练逐渐减小
用极少的代码，更多的时间和算力去搜索参数。主要还是应用于工业界。
提升精度思路：根据数据挑选增强，使用新模型、新的优化算法，多个模型融合，测试时使用增强
在工业界中，我们要少使用模型融合和测试时数据增强，计算代价过高。通常固定模型的超参数，可以将注意力集中在数据质量的提升上。他往往不那么关注模型是否新颖，更重要的是模型的开销大不大。
在总体技术方面很多同学会做下面的一些增强： 数据增强，在测试的时候多使用几次稍微弱一点的增强然后取平均。 使用多个...
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Logistic回归 优点: 计算代价不高，易于实现和理解 缺点: 容易欠拟合，分类精度可能不高 适用数据类型: ...
统计的分类 1. 微信订阅号解螺旋上的总结 1. 数据的分类 统计学中的数据分类 定类数据（Nominal）：最低...
本文标题：数据分类提高精度的一些总结
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