調參是優化模型性能的重要步驟，可以通過調整不同的超參數來找到最佳的模型配置。在TFLearn中，可以通過以下幾種方法來調參優化模型性能：
學習速率調整：學習速率是訓練模型時的一個重要超參數，可以嘗試不同的學習速率來找到最佳值。可以通過設置optimizer參數的learning_rate來調整學習速率。
批量大小調整：批量大小是指每次迭代訓練時所用的樣本數量，可以嘗試不同的批量大小來找到最佳值。可以通過設置batch_size參數來調整批量大小。
增加訓練迭代次數：增加訓練迭代次數可以讓模型更充分地學習數據特征，提高模型性能。可以通過設置n_epoch參數來增加訓練迭代次數。
添加正則化項：正則化項可以幫助減少過擬合，提高模型泛化能力。可以通過設置regularizer參數來添加正則化項。
調整網絡結構：可以嘗試不同的網絡結構來找到最佳配置，比如增加/減少隱藏層的數量、神經元數量等。
使用不同的優化器：TFLearn提供了多種優化器，如SGD、Adam等，可以嘗試不同的優化器來找到最佳性能。
通過以上方法，可以不斷調參優化模型性能，找到最佳的模型配置。同時，可以使用交叉驗證等方法來評估模型性能，從而更加有效地進行調參。
