机器学习——参数和超参数

参数：从训练数据中学习出的变量。

    如，网络中的权重，偏差等

超参数：就是用来确定模型的一些参数，超参数不同，模型是不同的。超参数一般就是根据经验确定的变量。

    (choice about the algorithm that we set rather than learn)这些参数无法直接从数据中学习到，需要我们设置

   在深度学习中，超参数有：学习速率，迭代次数，层数，每层神经元的个数等等。

 

如何设置这些超参数，取决与具体的问题