enhence_pic.py采用旋转、亮度调整、仿射变换等对图像做数据增强，divide_train_test.py对训练集、测试集进行划分，alexnet_0509.py是最终训练和输出结果的核心部分，需要将结果输出为图片名、识别结果的txt格式。
其实这次比赛仅仅是复现了经典网络，并没有过多做优化，但可以看到，凭借着比较好的图像处理和训练流程，已经超过了北航、川大等校。这几个月我在网络优化方面取得了一定突破，能在原来基础上提高0.5-2.0个百分点，已接近腾讯、阿里等顶级公司的商用要求(完全追上或赶超很难，毕竟没有那么多数据)。具体思路和源码可以参考我的毕设论文，获得了哈工大百优毕业设计，目前正在撰写论文。