给出一个机器学习模型的代码，指出什么地方可能需要改进，并提出具体改进建议。


class MyModel(nn.Module):
  def __init__(self):
    super().__init__()
    self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
    self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
    self.fc1 = nn.Linear(7*7*64, 128)
    self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
      
  def forward(self, x):
    x = F.relu(self.conv1(x))
    x = F.max_pool2d(x, 2)
    x = F.relu(self.conv2(x))
    x = F.max_pool2d(x, 2)
    x = x.view(-1, 7*7*64)
    x = F.relu(self.fc1(x))
    x = self.fc2(x)
    return F.log_softmax(x, dim=1)
该模型代码看起来很不错，但是可以针对一些方面进行改进：

1. 学习率的调整。该模型中没有明确指出使用的学习率，可能需要调整学习率的大小以提高模型的性能。
2. 数据预处理。在某些情况下，加入适当的数据增广和归一化可以提高模型的性能。
3. 模型的复杂度。可能需要增加或减少模型的复杂度以适应数据集和任务。
4. 损失函数的选择。考虑使用其他损失函数可能会带来更好的结果。

改进建议：

1. 增加学习率调整策略，例如使用学习率衰减或动态调整学习率的方法。
2. 尝试使用数据增广和归一化等方法来减少过拟合或提高输入数据的质量。
3. 增加或减少图层或节点数量来提高模型的性能。
4. 考虑使用其他类型的损失函数，如交叉熵或平滑标签损失函数等。