为什么有些人将两个不同网络的参数链接在一起，并用相同的优化器训练它们？

将两个不同网络的参数链接在一起，并用相同的优化器训练它们的做法是为了实现模型的联合训练或迁移学习。

联合训练是指将两个或多个不同的网络结构连接在一起，共同进行训练。这种做法可以将不同网络的优势结合起来，提高模型的性能。例如，可以将一个网络用于提取图像的特征，另一个网络用于进行分类，通过联合训练可以使得特征提取网络和分类网络相互协作，提高整体的准确率。

迁移学习是指将已经在一个任务上训练好的模型应用到另一个相关任务上。将两个不同网络的参数链接在一起，并用相同的优化器训练它们可以实现迁移学习。通过共享部分网络的参数，可以加速新任务的训练过程，并且在数据较少的情况下也能取得较好的效果。

这种做法的优势包括：

1. 提高模型性能：通过联合训练或迁移学习，可以将不同网络的优势结合起来，提高模型的性能。
2. 加速训练过程：通过共享部分网络的参数，可以减少训练的参数量，加速训练过程。
3. 数据效率：在数据较少的情况下，通过迁移学习可以利用已有任务的数据来提升新任务的性能。

在实际应用中，将两个不同网络的参数链接在一起，并用相同的优化器训练它们可以应用于各种场景，例如图像分类、目标检测、语音识别等。具体的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址可以根据实际需求进行选择。