模型参数优化：讨论与实验结果拟合

进行参数讨论时，需要考虑模型的'可解释性'、'复杂度'、'准确性'等因素。通过调整模型参数，可以得到更加有效的拟合实验结果。例如，在线性回归模型中，可以通过调整斜率和截距来拟合数据。在神经网络模型中，可以调整层数、节点数、激活函数等参数来优化模型。需要注意的是，在调整参数时，要避免'过拟合'或'欠拟合'的情况，以保证模型的泛化能力。最终得到的模型参数应该能够在实际应用中取得良好的效果。