赛题要求对多类西安主题图片进行分类，提供数据并线上评测，具有数据量小，类别区分度小，时间紧等难点。本人针对图片特点选择“se_resnext101_32x4d”模型结构作为 Baseline。对三千多张图片进行数据清洗与扩充，平衡数据并划分训练集与验证集。网络参数上，学习率采用分段常数衰减，优化函数为 sgd。最后提交达到的分数为 0.978，历史最好成绩第 2 名，最终 34 名。在项目中提高了独立寻找问题和解决问题的能力。