要進一步提高BeMi集成方法的準確率和效率，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集：在訓練過程中使用數據增強技術，例如隨機旋轉、平移和縮放圖像，這可以幫助模型學習到更具魯棒性的特徵，從而提高準確率。
優化模型架構：通過調整神經網絡的層數和每層的神經元數量，尋找最佳的網絡架構。可以使用自動化的超參數調整技術，如貝葉斯優化，來尋找最佳的超參數配置。
集成多種模型：除了使用BeMi集成方法外，還可以考慮將其他類型的神經網絡（如卷積神經網絡）與BeMi集成，形成更強大的集成模型，從而提高整體的預測性能。
改進投票機制：在BeMi集成中，使用更複雜的投票機制，例如加權投票或基於信心的投票，這樣可以根據每個子模型的預測信心來調整最終的預測結果。
進行模型剪枝：在訓練完成後，對模型進行剪枝以減少不必要的連接，這不僅可以提高推理速度，還能在一定程度上提高準確率，因為簡化的模型可能更不容易過擬合。