调参和优化预训练模型的性能是一个复杂的任务，需要综合考虑多种因素。下面是一些建议和方法：

  1. 调整学习率：学习率是训练中最重要的超参数之一。它会影响模型的收敛速度和稳定性。可以尝试不同的学习率，比如使用学习率衰减策略或者自适应的优化算法（如Adam）。

  2. 批量大小：批量大小是每次迭代训练时所用的样本数。可以通过增加批量大小来加速训练过程，但也可能会导致模型不稳定。需要根据具体情况进行调整。

  3. 正则化技术：为了防止过拟合，可以使用正则化技术，如L1或L2正则化，dropout等。这些技术可以减轻模型过拟合的情况，提高泛化能力。

  4. 数据增强：通过对训练数据进行随机变换（如旋转、平移、缩放等），可以增加数据的多样性，提高模型的鲁棒性。

  5. 模型架构：预训练模型的性能还取决于所选择的模型架构。可以尝试使用不同的模型架构，比如更深的网络、更多的层等。还可以尝试使用不同的损失函数或激活函数。

  6. 集成学习：使用集成学习可以进一步提升模型性能。可以通过训练多个模型并进行投票或平均来获得更准确的预测结果。

  7. 调试和监控：在调参和优化过程中，要及时调试代码，监控模型的训练过程，识别问题并及时解决。可以使用类似TensorBoard的工具来可视化模型的训练情况。

  8. 资源利用：利用硬件资源，如GPU或TPU，可以显著加速训练过程。还可以考虑使用分布式训练技术，将训练任务分发到多台机器上进行并行计算。

  综上所述，调参和优化预训练模型的性能需要耐心和实验。不同问题可能需要不同的优化策略，因此需要根据具体情况进行调整。记住，调参需要有一定的经验和理论知识，有时也需要尝试和错误。