神经网络中的参数（Parameter）和超参数（Hyperparameters）
在神经网络中，参数（Parameter）和超参数（Hyperparameters）是两个不同的概念，它们在训练模型时扮演着不同的角色。
参数 (Parameter)
参数是指通过训练过程学习到的模型内部变量。这些变量决定了模型的预测能力，即如何将输入数据映射到输出。对于神经网络而言，参数主要包括权重（weights）和偏置（biases）。每个连接都有一个对应的权重，而每个神经元通常会有一个偏置项。在训练过程中，这些参数通过反向传播算法和梯度下降等优化方法不断更新，以最小化损失函数（Loss Function），从而提高模型的性能。
超参数 (Hyperparameters)
超参数是那些不能通过训练直接学习到的设置，而是由用户预先指定或通过某种搜索策略确定的。超参数控制着学习过程的行为和模型的结构。常见的超参数包括但不限于：
- 学习率 (Learning Rate): 决定在每次迭代中调整权重的步长。
- 批次大小 (Batch Size): 每次更新模型参数所用的样本数量。
- 层数 (Number of Layers): 神经网络中的层数量。
- 每层的神经元数 (Number of Neurons per Layer): 每一层中的神经元数量。
- 激活函数 (Activation Function): 用于引入非线性的函数，如ReLU, Sigmoid, Tanh等。
- 正则化参数 (Regularization Parameters): 如L2正则化的强度，Dropout比率等，用来防止过拟合。
- 优化器 (Optimizer): 例如SGD, Adam, RMSprop等，影响参数更新的方式。
- 最大迭代次数 (Maximum Number of Iterations) 或 epochs: 训练过程中遍历整个数据集的次数。
- 初始化方法 (Initialization Method): 权重和偏置的初始值设定方式。
选择合适的超参数对模型的最终性能至关重要。通常，超参数的选择是通过经验、网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）或更高级的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）等方法进行调优。