可将准确率提高若干个百分点，它就是测试时增强（test time augmentation, TTA）。

这里会为原始图像造出多个不同版本，包括不同区域裁剪和更改缩放程度等，并将它们输入到模型中；

然后对多个版本进行计算得到平均输出，作为图像的最终输出分数。


这种技术很有效，因为原始图像显示的区域可能会缺少一些重要特征，在模型中输入图像的多个版本并取平均值，能解决上述问题。

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