AlexNet 回归预测

### 使用 AlexNet 实现回归预测

AlexNet 是一种经典的卷积神经网络架构，在图像分类任务中表现出色。为了将其应用于回归任务，可以修改其输出层以适应具体的回归需求。

#### 修改 AlexNet 的输出层
对于回归任务而言，通常不需要 softmax 层来处理多类别概率分布。因此可以在原始的 AlexNet 架构基础上移除最后的全连接层后的激活函数，并调整该层的输出单元数量至目标维度。例如：

import torch.nn as nn
from torchvision import models

class RegressionAlexNet(nn.Module):
    def __init__(self, output_features=1):  # 设置输出特征数为1或其他所需数值
        super(RegressionAlexNet, self).__init__()
        
        alexnet = models.alexnet(pretrained=True)

        # 替换最后一层用于回归
        num_ftrs = alexnet.classifier[-1].in_features
        alexnet.classifier[-1] = nn.Linear(num_ftrs, output_features)
    
        self.model = alexnet
    
    def forward(self, x):
        return self.model(x).squeeze()

此代码片段展示了如何创建一个新的 `nn.Module` 类继承自预训练好的 AlexNet 并更改最后一个线性变换层以便于执行单值或多维连续变量估计[^1]。

#### 数据集准备与加载
针对具体应用场景准备好相应的输入图片以及对应的标签（即要预测的目标）。这里假设已经有一个 PyTorch DataLoader 对象 ready_for_use_loader 来提供批次化的样本数据供后续训练使用。

#### 定义损失函数和优化算法
由于这是个回归问题，均方误差 (MSE) 或平均绝对误差 (MAE) 可作为合适的损失度量标准；而随机梯度下降法(SGD)，Adam 等都是有效的参数更新策略选项之一:

criterion = nn.MSELoss()  # 均方差损失函数适用于大多数回归场景
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)  # Adam 优化器设置学习率为 0.001

#### 训练过程
按照常规流程编写循环来进行批量前向传播、计算损失值及其相对于权重矩阵偏导数并据此完成一次完整的权值修正周期操作即可。注意每次迭代之前需调用 optimizer.zero_grad 方法清除之前的累积梯度信息以免影响当前步长决策准确性。

for epoch in range(num_epochs):
    running_loss = 0.0
    for inputs, labels in train_loader:
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels.float())  # 如果label不是float类型则转换
        
        optimizer.zero_grad()  # 清空上次计算所得梯度
        loss.backward()       # 执行反向传播求解各节点关于最终输出的影响程度
        optimizer.step()      # 更新模型中的可学参数
        
        running_loss += loss.item()

    print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {running_loss / len(train_loader)}')

上述代码实现了基本的训练逻辑框架，实际应用时可能还需要加入验证环节监控泛化性能表现情况以及其他必要的正则项防止过拟合现象发生等问题考虑因素[^2]。