请进一步描述动态学习率调整和动态硬性约束

动态学习率调整指的是随着模型训练的进行，自动调整学习率的方法。在模型训练的早期，学习率可以设置得比较高，以便快速收敛。但是随着训练的进行，模型参数逐渐趋于稳定，此时如果学习率还保持高水平，可能会导致模型在最优点附近来回震荡，无法收敛。因此，动态学习率调整可以根据训练进程自动调整学习率，以达到最优的收敛效果。

动态硬性约束是指在模型训练中强制约束某些参数不超过一定的范围，以保证模型不会过拟合或者不稳定。例如，在神经网络中，可以设置某些参数的范围，以保证参数不会过大或过小，从而避免梯度消失或爆炸的问题。此外，动态硬性约束还可以用于控制模型的复杂度，以避免过度拟合和模型泛化能力不足的问题。通常，动态硬性约束可以根据模型的训练进度自动调整，以达到最优的约束效果。