alexnet怎么改进

AlexNet已经是一个非常成功的卷积神经网络架构，但仍有一些改进的方向：

更深的网络结构：随着硬件和算法的发展，我们现在可以构建更深的网络来提高性能。例如，VGGNet使用更多的卷积层和更少的池化层来增加深度。
更好的正则化方法：AlexNet使用Dropout作为正则化方法，但其他方法如Batch Normalization和Weight Decay也可以提高模型的性能。
更好的优化器：AlexNet使用SGD作为优化器，但现在有更好的优化器如Adam和RMSprop可以提高模型的训练速度和性能。
更好的激活函数：AlexNet使用ReLU激活函数，但其他激活函数如LeakyReLU和ELU也可以提高模型的性能。
更好的数据增强方法：数据增强是提高模型性能的重要手段之一，可以使用更好的数据增强方法来增加模型的鲁棒性和泛化能力。
更好的模型集成方法：模型集成可以提高模型的性能和鲁棒性，可以使用更好的模型集成方法如Bagging和Boosting。
更好的架构搜索方法：现在有许多自动化的架构搜索方法如Neural Architecture Search可以自动寻找更好的卷积神经网络架构。