调节CDD的参数主要可以通过以下几种方式：
1. 数据集：CDD的性能很大程度上依赖于训练数据集的质量和数量。因此，可以尝试增加训练数据的样本数，并确保数据集的多样性，以更好地训练模型。
2. 深度和宽度：CDD模型的深度和宽度也会影响其性能。可以通过增加隐藏层的数量和每层的神经元数目来增加模型的容量，从而提高性能。
3. 正则化：为了防止过拟合，可以使用正则化技术，如L1或L2正则化。这些技术可以通过对模型的权重施加惩罚来减小模型的复杂度。
4. 学习率：学习率是控制模型参数更新速度的重要超参数。可以尝试不同的学习率值，观察模型的性能，并选择达到最佳性能的学习率。
5. 批量大小：批量大小指的是同时进行训练的样本数量。较大的批量大小可以加快训练速度，但可能导致模型陷入局部最小值。较小的批量大小可以使模型更容易逃离局部最小值，并可能提高模型的泛化能力。
6. 激活函数：CDD模型中使用的激活函数也是一个重要的参数。可以尝试使用不同的激活函数，如ReLU、Sigmoid或Tanh，并选择最适合任务的激活函数。以上是一些常见的调节CDD模型参数的方法，具体的调参策略还应根据具体问题和数据集来进行调整和优化。可以尝试不同的参数组合，进行交叉验证，选择达到最佳性能的参数配置。
