设计实验使得ResNet34网络的性能可以获得进一步提高模型准确性的训练改进。

为了进一步提高ResNet34网络的性能，可以尝试以下实验：

1. 数据增强：在训练数据上进行数据增强操作，如随机裁剪、旋转、翻转等，可以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

2. 学习率调整：使用学习率调度器来调整学习率，以便更好地适应数据集的特征。可以使用类似于余弦退火调度器的方法，以及学习率逐渐减小的方法。

3. 正则化：在模型中加入正则化方法，如L1/L2正则化、dropout等，可以减少过拟合现象，提高模型的泛化能力。

4. 模型融合：通过将多个模型的结果进行融合，可以进一步提高模型的准确性。可以使用类似于bagging或stacking的方法来实现。

5. 预训练模型：使用预训练模型进行迁移学习，可以加速模型的收敛速度，提高模型的准确性。

6. 模型结构改进：对ResNet34网络进行结构改进，如增加网络深度、修改卷积核大小、增加卷积核数量等，可以提高模型的准确性。可以参考一些已有的更深、更复杂的ResNet网络结构，如ResNet50、ResNet101等。

需要注意的是，以上实验并不是互相独立的，可以结合使用来获得更好的效果。