转换参数是为了让模型更好适应数据特点。比如调学习率、改权重分布，就像调手机拍照参数让照片更清晰。方法有调学习率、改损失函数、剪枝参数等，这样模型才能少出错。

为什么这样调整呢？因为参数太多容易过拟合，太少又学不透。比如某研究说调参数后准确率从75%升到82%，调错反而掉到68%。参数过多就像填太多表格，算力不够还出错；太少就像填太少信息，模型根本记不住。比如用0.1的学习率训练10次，准确率卡在70%；改到0.01后训练20次，直接跳到85%。这说明参数调整就像调电视音量，太响会刺耳，太小听不清。有人试过给模型减20%参数，结果推理速度快了30%，但准确率只降了2%，这不划算。所以得找平衡点，就像吃饭不能只吃肉不吃菜。