sovits的原理，以及为什么他可以做到比v家训练的更好的原因

Sovits是一种基于神经网络的训练方法，也被称为自适应学习率方法。其原理是通过通过监控每个权重参数在训练过程中的变化情况，动态地调整学习率，以达到更好的训练效果。

Sovits可以做到比V家训练更好的原因有以下几点：

1. 自适应学习率：Sovits能够根据每个权重参数在训练过程中的变化情况，动态地调整学习率，从而避免了过拟合或欠拟合等问题。

2. 更快的收敛速度：由于Sovits能够自适应地调整学习率，所以可以使神经网络更快地收敛，从而减少训练时间。

3. 更好的泛化能力：Sovits能够使神经网络在训练集和测试集上都能够达到更好的表现，从而提高了神经网络的泛化能力。

总之，Sovits是一种非常优秀的训练方法，可以使神经网络在训练过程中更加稳定和高效，从而获得更好的训练效果。