调整神经模型程序的参数通常涉及以下步骤：
数据预处理
确保输入数据的格式正确，并进行适当的归一化或标准化。例如，使用 `sklearn.preprocessing.StandardScaler` 进行标准化。
选择优化器
根据任务特性和数据集特性选择合适的优化器。常用的优化器包括 SGD、Momentum、RMSprop 和 Adam 等。例如，Adam 通常作为默认选择，因其具有自适应学习率和动量项。
调整学习率
学习率是影响训练过程最重要的超参数之一。可以尝试不同的学习率，例如从 0.001、0.01、0.1 等值中选择，并使用学习率衰减计划或学习率热重启等方法。
调整批大小
批大小影响模型的优化程度和收敛速度。通常情况下，较大的批大小可以加快训练速度，但可能会影响模型的收敛性能。需要根据数据集大小来设置。
调整正则化参数
正则化技术有助于防止过拟合，提高模型泛化能力。常见的正则化手段包括 L1/L2 权重衰减、Dropout 和 Batch Normalization。例如，可以通过设置 optimizer 的 weight_decay 参数来调整正则化的程度。
调整隐藏层和神经元数量
隐藏层数量和神经元个数对模型性能有重要影响。可以尝试不同的组合，例如从 32、64、128 中选择神经元个数，以及从一层到多层的网络结构。
调整迭代次数
迭代次数决定了整个训练集用于训练模型的次数。过少的迭代次数可能导致模型欠拟合，过多可能导致过拟合。可以通过交叉验证等方法来确定最佳迭代次数。
使用自动化工具
可以使用网格搜索（Grid Search）或随机搜索（Random Search）来自动化超参数的调整过程。例如，使用 `sklearn.model_selection.GridSearchCV` 进行网格搜索。
监控和记录
在训练过程中，定期监控模型的性能指标（如准确率、损失值等），并记录不同参数组合下的表现，以便于分析和选择最佳参数配置。
通过上述步骤，可以系统地调整神经模型程序的参数，以找到最优的模型配置，从而提高模型的性能和泛化能力。