不完全正确。深度学习模型训练完成后，通常还需要进行一些调整，以优化模型的性能和泛化能力。这些调整可能包括：

1. 模型剪枝：通过移除模型中的一些不重要的参数或神经元，可以减小模型的复杂性和计算成本，同时提高模型的泛化能力。
2. 超参数调整：超参数是模型训练过程中的一些控制参数，如学习率、批次大小、正则化强度等。适当的调整可以优化模型的性能。
3. 数据增强：对于一些基于图像或文本的数据集，数据增强是一种常见的提高模型性能的方法，它可以增加模型训练的数据量，并提高模型的泛化能力。
4. 特征选择和工程：对于某些任务，选择或优化特征可以提高模型的性能。特征工程包括对数据进行预处理、特征提取、特征选择等操作。

因此，深度学习模型训练完成后，并不意味着所有参数都不再需要调整。适当的调整可以提高模型的性能和泛化能力。