【深度学习】深度学习中的参数（parameters）和超参数（hyper-parameters）
深度学习中有一些易混淆的概念，根据我自己的理解对这些概念做一个简单的总结，如有错误之处，欢迎指正。
参数（parameters）：指的是模型可以根据所输入的数据自动学习出来的变量。常见的模型参数有神经网络中的权重、支持向量机中的支持向量等。
超参数（hyper-parameters）：超参数的值不是通过算法学出来的，而是人通过经验设定的（当然，也可以设计一个学习算法来找出模型最优的超参数，比如使用网格法搜索SVM最优的c和gamma）。深度学习中常见的模型参数有学习率、网络层数、网络层节点数等。
本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！