给定包含大量（大于1000个）类别的图像数据，各类别图像数量充足，要求在一周之内训练出一个分类模型，使得各类别的准确度尽可能高，如何设计方案？

回答思路

1. 识别数据规模与时间约束，明确方案优先级
2. 选择合适模型架构与预训练策略，平衡精度与训练成本
3. 设计数据增强、类别均衡与分布式训练方案
4. 规划评估、调参与迭代流程，确保一周内收敛
5. 考虑推理阶段的性能优化与扩展性