調整學習率：嘗試不同的學習率，找到一個合適的值，使模型在訓練過程中能夠快速收斂。
調整批量大小：嘗試不同的批量大小，找到一個適當的值，使模型能夠更好地泛化。
增加訓練周期數：增加訓練周期數可以使模型有更多的機會學習數據的模式，提高性能。
調整正則化參數：嘗試不同的正則化參數，以防止模型過擬合。
調整網絡結構：嘗試不同的網絡結構，增加或減少層數、節點數等，以提高模型的性能。
使用不同的優化器：嘗試不同的優化器，如SGD、Adam等，選擇一個更適合當前任務的優化器。
使用數據增強技術：在訓練數據上應用隨機變換、旋轉、翻轉等技術，以增加訓練數據的多樣性，提高模型性能。
使用預訓練模型：可以使用預訓練的模型作為初始權重，然后在目標任務上微調模型。
