什么叫具有可学习参数的模型

具有可学习参数的模型是指在训练过程中可以通过梯度下降等优化算法自动学习的模型。这些参数是模型根据输入数据动态调整的权重值，用于表示模型的内部状态和特征表示。

在神经网络中，可学习参数通常是指权重矩阵和偏置向量。这些参数在模型的训练过程中通过反向传播算法来更新，以最小化损失函数。

例如，在卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNNs) 中，卷积层的权重矩阵就是可学习参数，它们用于提取输入特征的空间结构。在全连接层中，权重矩阵和偏置向量也是可学习参数，它们用于建立输入和输出之间的线性关系。

通过训练过程，模型会根据输入数据和标签数据不断调整这些可学习参数，以使模型能够更好地拟合训练数据，并在未见过的数据上有较好的泛化能力。因此，具有可学习参数的模型可以通过反复迭代优化来不断改善其性能。