【深度学习】深度学习中的参数（parameters）和超参数（hyper-parameters）

最新推荐文章于 2025-06-28 00:36:34 发布
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分类专栏： 深度学习 机器学习 深度学习 文章标签： 超参数 深度学习 参数
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本文对深度学习中的易混淆概念——参数（parameters）与超参数（hyper-parameters）进行了清晰的界定与解释。参数是指模型可以自动学习的变量，如神经网络的权重；而超参数则是由人设定的值，例如学习率、网络层数等。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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。

基于半监督深度学习的木马流量检测方法
罗伯特技术屋
07-04 222
异常流量检测领域的开源数据集多数是提供每个样本的特征属性，这些特征是经过人工筛选或统计计算得到，如KDD99和NSL-KDD提供了41个流量特征.本文所提方法不采用人工提取的特征，而是使用原始流量信息，但是木马流量分类中可用原始流量的开源数据集较少，本文使用USTC-TFC 2016[12]数据集作为输入.该数据集的文件格式为pcap，大小为3.71 GB，数据集中流量采集服务器的ip和mac已用随机地址代替.
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究（续）
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4.1 YOLOv8算法原理在探讨YOLOv8算法的原理时，我们首先需要理解YOLO（You Only Look Once）系列算法的核心理念，即在单次前向传播过程中同时进行目标的定位和分类。这种一步到位的检测方式使得YOLO算法在速度和效率上有着显著的优势。YOLOv8作为这一系列中的最新迭代，不仅继承了前代YOLO算法的这些优点，而且在结构设计和性能上都有了显著的改进，从而进一步提升了检测的准确性和速度。
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深度学习-超参数和参数个人理解
u013592687的博客
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参数：就是模型可以根据数据可以自动学习出的变量，应该就是参数。比如，深度学习的权重，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(这个模型不同的意思就是有微小的区别，比如假设都是CNN模型，如果层数不同，模型不一样，虽然都是CNN模型哈。)，超参数一般就是根据经验确定的变量。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。...
【AI概念】模型参数（Parameters）vs. 超参数（Hyperparameters）详解| 定义、原理、典型举例、数学表达、二者区别与联系，以及工程实践中的调优方法
AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
06-28 1253
大家好，我是爱酱。本篇将会系统讲解机器学习中常被混淆的两个核心概念：模型参数（Parameters）与超参数（Hyperparameters）。内容包括定义、原理、典型举例、数学表达、二者区别与联系，以及工程实践中的调优方法，适合初学者和进阶者系统理解。 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！
caffe+报错︱深度学习参数调优杂记+caffe训练时的问题+dropout/batch Normalization
Good As You
04-27 2388
一、深度学习中常用的调节参数 本节为笔者上课笔记（CDA深度学习实战课程第一期） 1、学习率 步长的选择：你走的距离长短，越短当然不会错过，但是耗时间。步长的选择比较麻烦。步长越小，越容易得到局部最优化（到了比较大的山谷，就出不去了），而大了会全局最优 一般来说，前1000步，很大，0.1；到了后面，迭代次数增高，下降0.01，再多，然后再小一些。  2、
深度学习模型的参数、计算量和推理速度统计
@bangbang的博客
11-15 6791
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超参数 knn算法中，k值就是一个典型的超参数 超参数 import numpy as np from sklearn import datasets digits = datasets.load_digits() X = digits.data y = digits.target from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,
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weixin_70955880的博客
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滢滢码仔
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batchsize：一批的大小。即每一次训练在训练集中取batchsize个样本训练； iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次； epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次； ----------------------------------------- 增大batchsize的好处有三点： 内存的利用率提高了，大矩阵乘法的并行化效率提高。 跑完一次epoch(全数据集)所需迭代次数减少，对于相同的数据量的处理速度进一步加快。 .
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深度学习中的几个基本参数概念 1.epoch 在训练一个模型时所用到的全部数据； （ps:一般在训练时都要使用多于一个的epoch，因为在神经网络中传递完整的数据集仅仅一次是不够的，只有将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次，才会得到比较优秀的训练效果，当然过多也不行，容易过拟合，所以要根据实验自己选择最合适的。 2.batch Keras中参数更新是按批进行的，就是小批梯度下降算法。如果准备跑...
深度学习训练过程中，常见的关键参数和概念讲解
www_tlj的专栏
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深度学习训练过程中的关键参数和概念对于构建、理解和优化模型至关重要。
深度学习原理8——参数和超参数
xiaotiig的博客
12-16 1029
（1）超参数是训练神经网络过程中配置的参数，每次训练时，这些参数是固定的，不是训练过程中更新的参数，比如学习率、神经网络层数等。 (2)泛化性：模型对未经训练样本的识别能力 (3)下采样层：就是池化层，缩减数据维度 （4） ...
深度学习中参数和超参数的区别
不要回答的博客
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参数：就是模型可以根据数据可以自动学习出的变量，应该就是参数。比如，深度学习的权重，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(比如说：假设都是CNN模型，如果层数不同，模型不一样，虽然都是CNN模型。)，超参数一般就是根据经验确定的变量。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。 ...
深度学习中遇到的各种参数总结
青春正当时
11-09 5436
深度学习里面的各种参数做一个学习记录 提示：自己根据自己的理解写的，水平有限，仅供参考，如有错误，欢迎指正 个人学习记录，仅供参考深度学习里面的各种参数做一个学习记录1. batchsize，iteration，epoch2. filter，kernel_size，stride，padding3. ReLU，sigmoid，softmax4. BatchNormal，Dropout，num_classes，mini_batch5. receptive field 1. batchsize，iteratio
深度学习中的参数的调节
WilsonAir的博客
07-21 681
深度学习中的batch的大小对学习效果有何影响？ 结论： 深度学习中的batch的大小对学习效果有何影响？ - 程引的回答 - 知乎 由于原文静止转载，上面贴出链接，侵删~ ...
给我生成一个具体的方案
最新发布
07-19
<think>我们被要求生成一个具体的实施方案，主题是“在低带宽下，利用深度学习进行图像压缩”。根据之前的对话历史，我们已经有了一个概述，现在需要具体化。 由于我们无法真正进行网络搜索，但可以基于已有知识和模拟搜索来构建答案。我们将构建一个实施方案，包括以下部分： 1. 项目目标 2. 系统架构设计（编码器、量化、熵编码、解码器） 3. 训练策略 4. 部署考虑 注意：避免使用“首先”、“然后”等步骤词汇，用换行分隔不同部分。 实施方案如下： 项目目标：设计一个端到端的深度学习图像压缩系统，在低带宽条件下（例如0.1 bpp以下）实现较高的图像重建质量，同时确保解码器在移动设备上的实时性。 系统架构设计： 编码器：采用轻量级卷积神经网络（CNN）结构。输入图像经过多个卷积层和下采样层，提取特征图。使用深度可分离卷积减少计算量。最后生成潜在表示（latent representation）$y$。 数学表示：$y = f_e(x; \theta_e)$，其中$x$是输入图像，$\theta_e$是编码器参数。 量化：对潜在表示$y$进行量化得到离散值$\hat{y}$。训练时使用加性均匀噪声模拟量化，测试时使用四舍五入。公式为： $$ \hat{y} = \lfloor y \rceil $$ 训练中采用：$\hat{y} = y + \epsilon$，其中$\epsilon \sim \mathcal{U}(-0.5, 0.5)$。 熵编码：采用超先验模型进行熵编码。使用一个超编码器将潜在表示$y$转换为超先验$z$，同样量化得到$\hat{z}$。然后使用熵模型（如高斯尺度混合模型）对$\hat{y}$的条件分布建模： $$ p_{\hat{y}|\hat{z}}(\hat{y}|\hat{z}) = \prod_i \mathcal{N}\left(\mu_i, \sigma_i^2\right) $$ 其中$\mu_i$和$\sigma_i$由超解码器从$\hat{z}$中预测。最后使用算术编码器根据$p_{\hat{y}|\hat{z}}$压缩$\hat{y}$。 解码器：接收熵解码后的$\hat{y}$，通过解码器网络重建图像$\hat{x}$。解码器同样使用轻量级CNN，包含上采样层和卷积层。数学表示：$\hat{x} = f_d(\hat{y}; \theta_d)$。 损失函数：采用率-失真优化。损失函数为： $$ L = R + \lambda \cdot D $$ 其中$R$是码率（由熵模型估计的$-\log_2 p_{\hat{y}|\hat{z}}(\hat{y}|\hat{z}) - \log_2 p_{\hat{z}}(\hat{z})$），$D$是失真度量。在低带宽下，使用混合失真度量： $$ D = \alpha \cdot \text{MSE}(\hat{x}, x) + \beta \cdot (1 - \text{MS-SSIM}(\hat{x}, x)) + \gamma \cdot L_{\text{perceptual}} $$ 其中$L_{\text{perceptual}}$是基于VGG网络的特征图差异。 训练策略： 数据集：使用大规模图像数据集（如COCO、ImageNet）进行训练。预处理包括随机裁剪和归一化。 训练过程：分阶段训练。第一阶段训练基础的自编码器（无超先验），使用MSE损失。第二阶段加入超先验和熵模型，训练整个系统。第三阶段使用混合损失（加入感知损失和对抗损失）进行微调。 对抗训练：引入判别器网络，使用对抗损失鼓励重建图像更真实。判别器采用PatchGAN结构。 部署优化： 模型压缩：对解码器进行知识蒸馏，训练一个更小的学生解码器。同时，对模型权重进行剪枝和8位整数量化，减少模型大小和计算量。 渐进式传输：实现分层编码，将潜在表示分成多个层次，按重要性传输。解码端可逐步重建图像。 示例代码片段（训练循环的核心部分）： ```python # 伪代码，基于PyTorch # 定义模型 encoder = Encoder() decoder = Decoder() hyper_encoder = HyperEncoder() hyper_decoder = HyperDecoder() discriminator = Discriminator() # 如果使用对抗训练 # 优化器 opt_main = torch.optim.Adam([...], lr=1e-4) opt_disc = torch.optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=1e-4) for x in dataloader: # 编码 y = encoder(x) z = hyper_encoder(y) # 添加噪声（训练时模拟量化） y_tilde = y + torch.rand_like(y) - 0.5 z_tilde = z + torch.rand_like(z) - 0.5 # 超先验解码 z_hat = hyper_decoder(z_tilde) # 重建图像 x_hat = decoder(y_tilde) # 计算率 # 假设使用高斯分布，均值和方差由z_hat得到 sigma = ... # 由z_hat经过网络得到 rate_y = -torch.log2(gaussian_pdf(y_tilde, mu=0, sigma=sigma)).sum() / (x.shape[0] * x.shape[2] * x.shape[3]) # 同样计算z的率（假设其独立，使用零均值高斯） rate_z = ... # 计算失真 mse_loss = F.mse_loss(x_hat, x) ms_ssim_loss = 1 - ms_ssim(x_hat, x) # 感知损失：使用VGG特征 feat_x = vgg(x) feat_x_hat = vgg(x_hat) perceptual_loss = F.mse_loss(feat_x, feat_x_hat) # 总失真 distortion = alpha * mse_loss + beta * ms_ssim_loss + gamma * perceptual_loss # 总损失（率-失真） total_loss = rate_y + rate_z + lambda * distortion # 如果使用对抗训练 d_real = discriminator(x) d_fake = discriminator(x_hat.detach()) disc_loss = (torch.log(1 - d_real) + torch.log(d_fake)).mean() * -1 # 最小化这个损失等价于最大化判别器的能力 opt_disc.zero_grad() disc_loss.backward() opt_disc.step() # 生成器（主模型）的对抗损失 d_fake = discriminator(x_hat) adv_loss = -torch.log(d_fake).mean() # 使生成图像被判别为真 total_loss += adv_loss * adv_weight opt_main.zero_grad() total_loss.backward() opt_main.step() ``` 注意：实际应用中需要调整超参数（如$\lambda, \alpha, \beta, \gamma, adv_weight$）以及网络结构细节。 最后，按照要求生成相关问题。</think>### 深度学习低带宽图像压缩实施方案 #### 1. **架构设计** 采用端到端编解码框架： - **编码器**：轻量级卷积网络（MobileNetV3主干）提取多尺度特征 - **量化层**：使用可微分的均匀噪声模拟量化（训练阶段）： $$\hat{y} = y + \epsilon, \quad \epsilon \sim \mathcal{U}(-0.5, 0.5)$$ 部署时替换为硬量化：$\hat{y} = \lfloor y \rceil$ - **熵编码**：超先验模型（Hyperprior）进行上下文自适应熵编码 ```python class Hyperprior(nn.Module): def __init__(self, channels): super().__init__() self.h_encoder = nn.Sequential( # 超编码器 nn.Conv2d(channels, 256, 3, stride=2, padding=1), nn.GELU(), nn.Conv2d(256, 256, 3, padding=1) ) self.h_decoder = nn.Sequential( # 超解码器 nn.ConvTranspose2d(256, 256, 3, stride=2, padding=1), nn.GELU(), nn.Conv2d(256, 2*channels, 3, padding=1) ) ``` - **解码器**：对称上采样结构，使用深度可分离卷积减少计算量 #### 2. **训练策略** **损失函数组合**： $$L = \underbrace{-\log_2 p_{\hat{y}|\hat{z}}(\hat{y}|\hat{z})}_{\text{码率}} + \lambda \cdot \left( \alpha \cdot D_{\text{MSE}} + \beta \cdot D_{\text{MS-SSIM}} + \gamma \cdot D_{\text{VGG}} \right)$$ - 权重配置：$\lambda=0.05$（低带宽强化），$\alpha=0.8, \beta=0.1, \gamma=0.1$ - 感知损失$D_{\text{VGG}}$：基于ImageNet预训练VGG19的特征图L1距离 **渐进式训练流程**： - **阶段1**：仅用MSE损失预训练基础编解码器（学习率$10^{-4}$） - **阶段2**：加入熵模型和超先验（学习率$5\times10^{-5}$） - **阶段3**：启用混合损失+对抗训练（学习率$10^{-5}$） #### 3. **带宽优化技术** - **分层熵编码**：将潜在表示$\hat{y}$划分为$K=3$层，按$0.4:0.3:0.3$分配比特 - **空间重要性掩码**： ```python def generate_mask(feature_map): # 基于显著性的码率分配 saliency = cv2.saliency.StaticSaliencyFineGrained_create() _, mask = saliency.computeSaliency(feature_map) return (mask > 0.7).astype(np.float32) ``` - **量化感知蒸馏**：教师模型（FP32）指导学生模型（INT8）最小化KL散度 #### 4. **部署优化** **移动端适配**： - 解码器转换为TFLite格式： ```bash converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(decoder) converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT] tflite_model = converter.convert() ``` - 内存优化技术： - 权重剪枝（稀疏度≥50%） - 8位整数量化（峰值内存降低4×） - 算子融合（Conv+BN+ReLU合并） **传输协议**： ```mermaid graph LR A[客户端] -->|HTTP/3 QUIC| B[边缘服务器] B -->|WebSocket| C[云编码器] C -->|Protobuf 压缩帧| A ``` #### 5. **评估指标** | 指标 | 目标值 | 测量工具 | |---------------|-------------|------------------| | 压缩比 | ≥30:1 | bpp_calculator | | 解码延迟 | ≤150ms@720p | Android Profiler | | MS-SSIM | ≥0.92 | skimage.metrics | | 带宽波动容错 | ≤20%丢包率 | Wireshark | ---
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