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    1. 数据检查（通道数、尺寸）
    2. 去除不好的数据
    3. 数据增强（对数据量较少的样本）
    4. 损失函数的选择
    5. 优化算法、学习率的调整
    6. 多个模型进行融合（多个 checkpoint 结果融合）

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    将问题分成上分成两个阶段，先预测年龄段，在此基础上进行微调

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