調參是神經網絡訓練中非常重要的一個環節，能夠顯著影響模型的性能。下面分享一些Torch神經網絡調參的技巧：
學習率：學習率是神經網絡訓練中最重要的超參數之一。在Torch中，可以通過設置optimizer的lr參數來調整學習率。通常情況下，可以從較小的學習率開始，逐漸增大直到找到一個合適的學習率。
批大小：批大小也是一個重要的超參數，可以通過設置dataloader的batch_size參數來調整。通常情況下，較大的批大小可以加快訓練速度，但可能會影響模型的收斂性能。
正則化：正則化是一種防止過擬合的技術，在Torch中可以通過設置optimizer的weight_decay參數來調整正則化的程度。通常情況下，較小的正則化系數可以提高模型的泛化能力。
激活函數：激活函數也是一個重要的超參數，可以通過設置模型的激活函數來調整。常用的激活函數包括ReLU、Sigmoid和Tanh等。根據具體問題的特點來選擇合適的激活函數。
網絡結構：神經網絡的結構也是一個重要的超參數，可以通過調整網絡的層數、神經元數量等來進行調參。通常情況下，較深的網絡結構可以學習更復雜的模式，但也容易出現過擬合。
通過不斷地調整超參數，可以找到一個最優的模型配置，從而提高模型的性能和泛化能力。祝你調參順利！
