超参数是什么？
超参数是在机器学习算法中需要手动设置的参数，用于控制模型的结构和训练过程，而不是通过学习和优化来确定的。这些参数不能直接从数据中学习，而是通过经验和试验来选择。
常见的超参数包括学习率、正则化参数、批量大小、迭代次数、隐藏层的数量和大小、卷积神经网络中的滤波器大小和数量等。
超参数的选择对模型的性能和训练过程非常重要。不同的超参数值可能导致不同的模型性能，因此需要通过尝试不同的超参数组合来找到最佳的配置。这通常需要进行交叉验证或使用其他技术来评估不同超参数组合的性能。
总而言之，超参数是人工设定的参数，用于控制机器学习算法的行为和性能，并且在训练模型之前需要手动选择和调整。
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