❌1.目前生成的mnist_lenet5的变异模型一共有12000个，去重之后7474个，先使用自适应的方法所有的模型上选择，使用自适应的方法在精度差异在20%内的模型上选择，生成了两个新的变异模型的组合，等待实验结果ing。。。。
    mnist_lenet5
    [3355, 823, 481, 311, 218, 173, 139, 111, 104, 104, 86, 58, 68, 70, 48, 51, 43, 36, 47, 81]
    [1, 0, 371, 295, 214, 173, 139, 110, 97, 71, 74, 54, 68, 70, 48, 51, 43, 30, 37, 54]
    [1, 0, 0, 0, 0, 121, 278, 212, 208, 164, 166, 120, 132, 119, 103, 92, 69, 53, 70, 92]
    mnist_lenet1
    mnist_lenet4
    cifar10_vgg16
    cifat10_resnet20
    fashion_lenet5
    2.对于姜老师提出的问题，虽然可以调整我选择的变异模型的区间和个数，但很大程度上受着生成的限制。比如我可以控制精度在差异在1%内的模型要选择多少个，但我无法控制精度差异在19%-20%的模型要选多少个，因为总共可能也就20个。现在mnist_lenet5上尽量让每个区间的变异模型书能够达到可供选择的地步，再去进行下一步的实验。
    [3419, 1199, 1110, 805, 579, 437, 354, 260, 242, 218, 192, 142, 142, 131, 111, 104, 80, 68, 85, 126]
    (1)按照之间的选择方法随机选择10次，每次得到的变异模型可能都不同。存储在refine_0320中
    就目前的结果来看，即使是每次选择的区间都一样，最终获得的变异体的个数也都是1850，但是结果还是有一定的差异。