同样的自适应频率，其他模型没啥问题，这个模型删了几个部分，反而卡住了
嗯，这种情况比较常见。在深度学习模型中，删除部分可能会导致模型结构更加复杂，从而增加计算量，甚至导致无法收敛。这可能是导致你的模型卡住的原因。
另外，模型卡住的原因可能还有其他的情况，比如：
数据问题：在训练模型时，如果数据存在错误或者异常值，会导致模型无法训练，从而卡住。
超参问题：模型的学习率、参数设置等超参可能对模型效果产生较大的影响，如果没有合理的设置，也可能导致模型卡住。
过拟合问题：如果模型的复杂度过高，可能会导致过拟合，从而影响模型的泛化能力。
为了解决这些问题，你可以采取一些方法：
检查你的数据：确保数据无误，排除数据问题。
重新调整超参：试着更改学习率、批次大小、正则化、数据增强或其他超参数，寻找最佳超参数组合。
尝试其他删除数量：你可以不断地迭代、删除部分或添加其他操作，以找到最佳的模型结构。
希望这些方法对你有所帮助，如果无法解决你的问题，欢迎继续与我联系。