diff --git a/docs/1.7/04.md b/docs/1.7/04.md
index 9e3aab7d45b21e625df5f48487160a5c92a0ff25..51fc1fc2faedab8e6b2a20d377b783896f9de2ae 100644
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@@ -184,7 +184,7 @@ Does `b` require gradients?: True
 
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-在 NN 中，不计算梯度的参数通常称为**冻结参数**。 如果事先知道您不需要这些参数的梯度，则“冻结”模型的一部分很有用（通过减少自动梯度计算，这会带来一些表现优势）。
+在 NN 中，不计算梯度的参数通常称为**冻结参数**。 如果事先知道您不需要这些参数的梯度，则“冻结”模型的一部分很有用（通过减少自动梯度计算，这会带来一些性能优势）。
 
 从 DAG 中排除很重要的另一个常见用例是[调整预训练网络](https://pytorch.org/tutorials/beginner/finetuning_torchvision_models_tutorial.html)