提高Resnet准确性

Question

seed = np.random.seed(42)
data = ImageDataBunch.from_folder(image_dir, train=".", valid_pct=0.2,
        ds_tfms=get_transforms(), size=200, num_workers=12, seed=seed).normalize(imagenet_stats)

data.classes, data.c, len(data.train_ds), len(data.valid_ds)

np.random.seed(50)
learn = cnn_learner(data, models.resnet18, metrics=accuracy)

learn.model

learn.fit_one_cycle(12)

我在google colab上使用4个不同的数据文件夹运行此文件。即使我将工人数量的准确性稳定在94％的准确度上，也请帮助我理解为什么以及如何改善这一点以达到99％？