请提供具体的ModelScope参数名称和您想要设置的值，以及训练过程中遇到的错误信息，以便我们为您提供更准确的建议。

要修改模型的参数，首先需要了解您所使用的深度学习框架，这里我假设您使用的是PyTorch框架，以下是一些建议的步骤：

1、导入相关库和模块

import torch
import torch.nn as nn

2、定义您的模型类，继承自nn.Module，在这个类中，您可以定义模型的结构，包括层、激活函数等，您需要实现__init__和forward方法。

3、在__init__方法中，初始化模型的参数，如果您想修改两个参数，可以这样做：

self.param1 = nn.Parameter(torch.randn(1))
self.param2 = nn.Parameter(torch.randn(1))

4、在forward方法中，定义模型的前向传播过程。

def forward(self, x):
    x = self.param1 * x + self.param2
    return x

5、创建模型实例，并设置优化器和损失函数，然后进行训练，在训练过程中，您可以通过调整学习率、批次大小等参数来优化模型。

6、在训练过程中，您可能需要监控模型的性能，以便在训练不成功时进行调整，可以使用验证集来进行性能评估。

7、如果训练没有成功，您可以尝试以下方法来改进模型：

增加或减少模型的复杂度（添加或删除层）

调整模型的超参数（如学习率、批次大小等）

使用不同的优化器或损失函数

对数据进行预处理（如归一化、数据增强等）

检查数据是否正确加载和处理

如果可能的话，尝试使用预训练模型进行迁移学习

8、当您找到合适的模型参数和训练策略后，继续进行训练，直到模型达到满意的性能为止。

分享文章：想改两个ModelScope参数的值，训练没成功，需要怎么改呢？
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