深度学习模型参数影响微弱，如何优化代码以寻找规律？

模型搭建代码如下：

model=tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layer.Dense(32,activation='tanh',input_shape=train_dataset,shape[-2:]),
    tf.keras.layer.Dense(16,activation='tanh'),
    tf.keras.layer.Dense(32,activation='leaky_relu'),
    tf.keras.layer.Dense(16,activation='leaky_relu'),
    tf.keras.layer.Dense(16,activation='tanh'),
    tf.keras.layer.Dense(4,activation='linear')
])

上述模型搭建，是通过数据训练模型预测参数的大小，其中有个参数越小，数据的整体大小会上升，但这个参数的影响特别小，容易被别的参数的影响给掩盖，因此训练效果很不好。针对上述问题，该怎么修改代码，才能寻找到被掩盖影响的参数的规律？

要寻找被掩盖影响的参数的规律，可以尝试以下修改代码：

1. 增加模型的复杂度：增加模型的层数和每层的神经元数量，以增加模型的拟合能力。

2. 使用更大的激活函数：尝试使用更大的激活函数，如ReLU或ELU，以增加模型的非线性能力。

3. 调整学习率和优化器：尝试使用不同的学习率和优化器，如Adam、SGD等，以找到更好的训练效果。

4. 增加训练数据量：增加训练数据量可以帮助模型更好地学习参数的规律。

修改后的代码示例：

model=tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layer.Dense(64,activation='relu',input_shape=train_dataset,shape[-2:]),
    tf.keras.layer.Dense(32,activation='relu'),
    tf.keras.layer.Dense(64,activation='relu'),
    tf.keras.layer.Dense(32,activation='relu'),
    tf.keras.layer.Dense(32,activation='relu'),
    tf.keras.layer.Dense(4,activation='linear')
])

这里将模型的层数和每层的神经元数量增加了一倍，并且使用了ReLU作为激活函数。你可以根据实际情况进行调整，并尝试其他的修改方式。