深度学习模型训练完成后，其所有参数都不再需要调整是对是错

这个说法是错的。深度学习模型训练完成后，其参数并不是一成不变的。在实际应用中，模型可能会根据新的数据或者任务需求进行微调（fine-tuning）。微调是在预训练模型的基础上，对特定任务或者特定数据集进行进一步的学习和调整，以提升模型的性能或适应性。此外，模型在部署过程中也可能需要根据实际情况进行参数调整。因此，深度学习模型的参数在训练完成后，并不是完全不需要再调整的。