要提高模型的准确率，可以尝试以下方法：
数据预处理：确保数据集质量高，特征工程做得好。可以进行数据清洗、归一化、特征选择等操作。
模型选择：选择合适的模型架构和算法，根据具体问题选择适合的模型，例如深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
超参数调优：调整模型的超参数，如学习率、正则化参数、批大小等，可以通过网格搜索、随机搜索等方法找到最优的超参数组合。
模型集成：使用集成学习方法如bagging、boosting等，将多个模型的预测结果进行组合，可以提高模型的准确率。
数据增强：对训练数据进行增强，如旋转、翻转、缩放等操作，可以增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。
迁移学习：使用预训练的模型作为基础，在新的数据集上进行微调，可以加快模型的收敛速度，提高准确率。
早停策略：使用早停策略，监控模型在验证集上的表现，当模型性能不再提升时及时停止训练，避免过拟合。
通过以上方法综合使用，可以有效提高模型的准确率。