方法是计算 标准模型和 bootstrap 模型的分数矩阵的线性组合，试验和误差分析表明标准模型的权重为0.45， bootstrap model模型的权重为0.55。使用了 https://kaggle.com/martinpiotte 预训练的模型，提高到0.9的重要步骤是摆脱拉普吉夫的依赖（它会减慢训练速度)，加载图像为RGB,再train，可以将模型提高0.1。
要注意的是: 更多的epoch 可以提高分数，可能多达500多。
可以用这种技术提升训练时间：https://www.kaggle.com/c/humpback-whale-identification/discussion/74402#444476 .
考虑使用预训练模型，有利于混合。
（1）剔除重复的图像：
- 计算每张图片的的size(pil_image.open(img).size)
- 计算每张图片的phash值(phash(img))
- 如果某两个phash 值相似，换成phash小的那个
- 相同phash值的图片放在一起,挑选像素高的那张图片
（2）准备bounding box
- 读取每张图片的bounding box
设置模型的img shape ,水平压缩比，包围框周围添加的边距，以补偿包围框的不准确性
img_shape = (384, 384, 1) # The image shape used by the model
anisotropy = 2.15 # The horizontal compression ratio
crop_margin = 0.05 # The margin added around the bounding box to compensate for bounding box inaccuracy （3）去掉new_whale ，只用有确定id 的训练数据
- 找到这些图片的phash 值，相同phash 的id 放在一起
- 相同类别的phash 放在一起，(只有一个类别的phash 值)
- 只有一个类别的phash 值放在一起，key为id，一共有2931 个这样的id
- 只有一个类别的phash 值放在一个list 中，作为train，有13623 个这样的phase 值，并存有每个phash 的位置
(4)训练类：
- 构建TrainingData class
- get_item 的时候做图像tran，build_transform是构建各种rotation，Zoom ，shift，shear矩阵
（5）加载两个模型的weight:.
- 加载两个模型的weight:../input/piotte/mpiotte-standard.model和../input/piotte/mpiotte-bootstrap.model（https://www.kaggle.com/martinpiotte/whale-recognition-model-with-score-0-78563/output）
- branch_model 训练和预测得到分数,分数加权
（6） 结果文件(prepare_submission函数）
- 阈值0.92，找到分数最大的位置的phase，再找到phase 所对应的类别.