深度学习的参数 与 超参数

深度学习的参数和超参数是两个不同的概念。

参数是指神经网络中需要学习的权重和偏置等，这些参数是在训练过程中通过反向传播算法自动学习的。参数的数量通常是非常大的，它们决定了模型的复杂度和表达能力。

超参数则是指神经网络中不需要学习的参数，例如学习率、批量大小、优化器、正则化参数、激活函数、学习率衰减率、梯度剪裁阈值等。这些超参数的选择对最终的模型性能有非常重要的影响，超参数的选择通常需要通过实验和经验来调整。

因此，深度学习的参数和超参数是两个不同的概念，需要分别进行处理和调整。