所以说，要想提高神经网络的性能，扩充数据规模才是第一秘诀。
不管是人工收集更多数据，还是用数据增广的办法来伪造数据……
接下来就简单了，只要从“优胜者”的100个分身里，挑选出最强的一个，强化训练一番，再稍微打磨一下，就可以提交上去了。
接近99%的识别正确率，说高不高，说低不低。
去年在imagenet举办的世界机器学习大师赛中，冠军是KNN算法的一个变种。
别看那种算法极其简单，一点也不智能，但作者通过巧妙的构思，赫然将识别失误率压缩到了惊人的0.63%！
但那是顶级大能们的竞技场，这次KAGGLE举办的，只是一场业余级别的比赛，参与的大多是民间爱好者。
所以自己手里的这个“最终优胜者”，多了不敢说，前三还是比较稳的。
至于想要夺得冠军，那就需要拼一点运气了。
除非能进一步提高在陌生数据上的准确率，否则能不能力压群雄，还真有点不好说。
毕竟真正的测试集，谁也没见过，会变态到什么程度，江寒也没法预估。
江寒反复分析、测试着已经训练好的几个模型，包括第二轮的“唯一优胜者”，以及进化后的“书呆子”、“中等生”……
忽然，他又有了一个巧妙的发现。
对于那些容易误测的图片，优胜者、书呆子、中等生……它们的判断往往不尽相同。
同样一个图片，比如这个数字“5”，由于书写不规范，极难识别。
有点像6，又有点像s，甚至就算将其当成0，也不会多么违和。
这种无法妥善处理的数据，一般的做法是当做“噪声”，在训练时加以排除。
免得对网络的训练产生干扰，让网络学到错误的“知识”，导致“越学越懵”。
江寒在分析这类疑难图片时，却忽然有了一个奇妙的发现。
对于这样的图片，优胜者偶尔也会识别错误，但神奇的是，书呆子偶尔却可以识别正确。
有些图片书呆子和优胜者都不认识，中等生或者普通学生，反而往往有独到的见解……
然后，这些结构不同的神经网络，它们识别错误的那部分图片，很少出现交集。
也就是说，这些疑难图片之中，绝大多数都会被部分“学生”正确识别，只是大家意见很难统一。
这就有点意思了。
如果能把这十几个神经网络的识别能力结合到一起，岂不是可以进一步提高准确率？
江寒经过仔细思考、认真分析，最后做出了一个大胆的决定。
那就是：集成学习。
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