《沖不過情網》的詞曲都是由溫兆權創作，以下是歌詞：
歌詞：
遠遠的看著你，無言無語的思念
深深的感情，藏在我心裡
夜夜都想你，不管遠近在眼前
是我心裡的愛，還是我等待
每一次我會更認真
我不怕受傷害，我不怕受困在愛河
因為我知道，我愛著你永遠不會改變
每一次我會更勇敢
我為了愛自己，我為了愛未來
因為我知道，我愛著你只有一條路可以走
我會一直走，一直走到我們的夢想
我會一直愛，一直愛到最後一刻不放手
每一次我會更勇敢
我為了愛自己，我為了愛未來
因為我知道，我愛著你只有一條路可以走
一直走到我們的未來
在心裡 我等 期待你的出現
勇敢的去 向前 我一直等你如何訓練您的機器學習模型進行深度最佳化？下面有一些關於訓練模型的技巧和建議：
* 增加模型複雜性：在一定範圍內增加模型的複雜性可以增加模型的表達能力，有助於學習更加複雜和難以直接觀察到的特徵。這可以通過增加隱藏層的數量、增加每層的神經元數量、改變激活函式等方式實現。但要注意過擬合問題，可以通過交叉驗證等方式來避免。
* 調整超參數：超參數對模型性能有很大影響。例如學習率、批量大小、正則化參數等。通過調整這些參數，可以最佳化模型的性能。可以使用格線搜尋、隨機搜尋或貝葉斯最佳化等算法來自動搜尋最佳超參數。
* 使用正則化：正則化是一種防止過擬合的方法，通過添加一個懲罰項來約束模型複雜度。常見的正則化方法包括L1和L2正則化，以及dropout等隨機抑制神經元的技巧。
* 使用集成方法：集成方法如bagging和boosting，通過組合多個模型的預測來提高模型的穩定性性和泛化能力。
* 數據增強：數據增強是一種通過在原始數據上添加噪聲、旋轉、翻轉等操作來生成新的數據樣本的方法，可以擴大數據集規模，提高模型性能。
* 使用恰當的評估指標：選擇合適的評估指標可以幫助你理解模型的性能，常見的評估指標包括準確率、召回率、F1得分、AUC-ROC等。
* 持續監控和調優：在模型訓練過程中，持續監控模型的性能，根據評估結果調整超參數、最佳化模型結構等，可以提高模型的性能。
* 利用模型解釋性：雖然機器學習模型通常具有強大的表現力，但理解模型如何做出決策同樣重要。可以通過特徵重要性評估、引導選擇等方式增強模型的解釋性。
* 避免過擬合：過擬合是機器學習中常見的問題，可以通過數據增強、正則化、調整模型複雜性等方式避免。同時，使用早期停止、隨機過採樣等技術也可以幫助避免過擬合。
以上是一些關於訓練和最佳化機器學習模型的技巧和建議。需要注意的是，不同的任務和數據集可能需要不同的最佳化策略，需要根據實際情況進行調整。