比如你调整4个参数，结果中有五个参数会变，然后你有标准的那五个参数的值，然后让他自己调整原来的4个参数

，使得这五个参数的值接近标准值。

这个问题可以用反向传播算法来解决。具体来说，我们可以构建一个目标函数，将五个参数的当前值与标准值之间的误差作为目标函数的值。然后，我们可以通过反向传播算法计算出目标函数对于原始四个参数的梯度，从而可以利用梯度下降等优化算法来更新这四个参数，使得目标函数的值减小，从而让五个参数的值更接近标准值。

具体实现方式可以参考深度学习中的反向传播算法，以及相关的优化算法，如随机梯度下降、Adam等。同时，我们也需要根据具体的问题来调整参数的范围和步长等超参数，以使得算法能够更好地收敛。