C2到C1的升级通常涉及到减少模型复杂度，例如减少层数、神经元数量等。以下是一些建议：
1. 分析C2模型在哪些方面表现不佳。找出导致性能下降的原因，如过拟合、欠拟合或数据不足等。
2. 如果C2模型过拟合，可以尝试使用正则化技术（如L1、L2正则化）来限制模型复杂度。此外，还可以尝试增加训练数据量或使用dropout等技术。
3. 如果C2模型欠拟合，可以尝试增加模型复杂度，例如添加更多的层数和神经元。同时，也可以考虑使用不同的激活函数和优化器。
4. 在调整模型结构后，重新训练模型并评估其在C1任务上的性能。如果性能仍然不佳，可以进一步调整模型参数和结构。
5. 如果C2模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳，可能需要关注模型的泛化能力。可以尝试使用更复杂的模型、更多的训练数据或集成学习方法来解决这个问题。
6. 最后，确保在评估过程中使用适当的评估指标，以便准确地衡量模型在C1任务上的性能。