alexnet训练准确率低

### 提升 AlexNet 训练准确率的方法

#### 优化网络架构设计
为了改善 AlexNet 的性能，可以通过调整网络结构来增强模型的表现。较浅层的卷积神经网络如 AlexNet 存在网络深度不足的问题，这可能导致特征提取不够充分。通过引入更深层次的网络结构并采取措施缓解由此带来的梯度消失现象，能够有效提升模型准确性。

- **增加网络深度**：借鉴 VGG 模型的设计理念，在保持原有框架的基础上适当扩展层数有助于捕捉更加抽象复杂的视觉模式[^1]。

- **应用批标准化 (Batch Normalization)**：此技术可以在每一层输入前加入批量归一化操作，使得各层参数分布趋于稳定，从而加快收敛速度并且减轻内部协变量偏移的影响。

#### 改善激活函数特性
传统的 Sigmoid 或 Tanh 类型激活函数容易造成饱和区间的梯度接近零的情况，进而引发梯度弥散难题。而 ReLU 函数由于具备非线性变换的同时又不会使反向传播过程中梯度过分缩小的优势，因此被广泛推荐用于替换原始设置中的旧版激活单元。

import torch.nn as nn

class ImprovedAlexNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ImprovedAlexNet, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            ...
            nn.ReLU(inplace=True),  # 使用ReLU代替原来的激活方式
            ...
        )

#### 初始权重设定策略
合理的初始化方案对于确保良好的开端至关重要。Xavier 初始化方法考虑到了前后连接数目之间的平衡关系，可帮助维持信号在整个网络传播过程中的稳定性，避免因极端值而导致的学习困难。

def init_weights(m):
    if isinstance(m, nn.Conv2d) or isinstance(m, nn.Linear):
        nn.init.xavier_uniform_(m.weight)

model.apply(init_weights)

#### 预防过拟合手段
为了避免过度适应训练数据集，应该实施有效的正则化机制：

- **L2 正则项**：通过对权值施加惩罚因子抑制不必要的复杂程度；
- **Dropout 技术**：随机丢弃部分节点以模拟不同子网组合下的泛化效果；

此外，早停法也是控制迭代次数的有效途径之一——一旦发现验证集上的指标不再进步即刻终止训练流程，以此获取最佳测试成绩。

#### 调整超参数配置
合理的选择诸如学习率、动量系数等关键因素同样不可忽视。动态调节这些数值往往能在很大程度上影响最终成果的好坏。例如采用自适应学习率调度器（如 ReduceLROnPlateau），它可以根据监测到的目标变化情况适时降低当前步长，促进全局最优解搜寻效率。

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, 'min', patience=5)

for epoch in range(num_epochs):
    train_loss = train_one_epoch()
    val_loss = validate_model()
    
    scheduler.step(val_loss)