深度学习模型为什么要调参

调参是为了找到最优的模型超参数组合，以最大化模型的性能和效果。深度学习模型中涉及到很多超参数，例如学习率、批量大小、层数、神经元数量等等，不同的超参数组合会对模型的性能产生不同的影响。因此，通过调整这些超参数的值，可以优化模型的性能，从而达到更好的效果。

调参需要结合实际情况进行，需要考虑数据集的大小、特征的复杂程度、计算资源的限制等因素。调参需要一定的经验和技巧，需要进行多次试验，通过观察模型的训练情况和性能指标来选择最优的超参数组合。