调整学习率：尝试不同的学习率，找到一个合适的值，使模型在训练过程中能够快速收敛。调整批量大小：尝试不同的批量大小，找到一个适当的值，使模型能够更好地泛化。增加训练周期数：增加训练周期数可以使模型有更多的机会学习数据的模式，提高性能。调整正则化参数：尝试不同的正则化参数，以防止模型过拟合。调整网络结构：尝试不同的网络结构，增加或减少层数、节点数等，以提高模型的性能。使用不同的优化器：尝试不同的优化器
调整学习率：尝试不同的学习率，找到一个合适的值，使模型在训练过程中能够快速收敛。
调整批量大小：尝试不同的批量大小，找到一个适当的值，使模型能够更好地泛化。
增加训练周期数：增加训练周期数可以使模型有更多的机会学习数据的模式，提高性能。
调整正则化参数：尝试不同的正则化参数，以防止模型过拟合。
调整网络结构：尝试不同的网络结构，增加或减少层数、节点数等，以提高模型的性能。
使用不同的优化器：尝试不同的优化器，如SGD、Adam等，选择一个更适合当前任务的优化器。
使用数据增强技术：在训练数据上应用随机变换、旋转、翻转等技术，以增加训练数据的多样性，提高模型性能。
使用预训练模型：可以使用预训练的模型作为初始权重，然后在目标任务上微调模型。
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