1.dropout：使用dropout收敛变慢，正确率也下降，可能是我使用方法有问题。
2.更换优化器，我一般选择Adam优化器，可以提高准确率，收敛速度。
3.学习率：改为动态学习率下降有利于快速收敛
4.shuffle:可以明显提高准确率。
5.数据增广：需要根据实际场景选择合适的数据增广方法，否则可能导致准确率下降
6.更换骨干网络：待测试
以上只是自己亲测的一些方法，博客一直在持续更新中。
下面这篇博客会对大家有很大的帮助：
https://www.cnblogs.com/mfryf/p/11393648.html
7.模型融合
8.强规则兜底
9.多任务学习
10.模型蒸馏
11.对训练集上采样，下采样