什么是超参数，和参数有何联系

在机器学习领域中，超参数和参数是两个非常重要的概念。参数是指模型中需要学习的变量，例如神经网络的权重和偏置。而超参数则是模型在训练过程中需要手动调整的参数，例如学习率、批次大小、正则化系数等。超参数的选择通常是基于经验和试验的结果，而不是通过优化算法来计算的。

超参数和参数之间的联系在于，超参数的设置会直接影响到模型中参数的学习和优化过程。例如，学习率超参数的设置会影响到梯度下降算法中参数的更新速度，而正则化超参数的设置会影响到模型的泛化能力和过拟合程度。

因此，选择合适的超参数设置是机器学习中非常重要的一步，需要结合模型的特点、数据集的特点和实际应用场景进行综合考虑。通常需要进行多次实验，通过比较不同超参数组合下模型的性能表现来确定最佳的超参数组合。