one fable-low hijack cell
pair hyperparameter / training
envelope chinese_casual
ordering BA
effort low
verdictpicked training (second-offered)
· classifierB
· tiernone
response (200 chars)
# 训练参数 (Parameters) vs 超参数 (Hyperparameters)
这两者的核心区别在于:**谁来决定它们的值**。
## 参数(Parameters)— 训练学出来的
由模型在训练过程中**自动学习**得到:
- 神经网络的**权重(weights)**和**偏置(bias)**
- 线性回归的系数
- Embedding 向量的值
特点:数量通常很大(如 GPT
neighbors