机器学习的两类参数

机器学习常涉及两类参数：

1、算法的参数，这一类也称为超参数，数目常常是10以内，例如神经网络的层数和每一层神经元个数。

2、另外一类是模型参数，这一类参数数目很多，例如大型深度学习的权重系数，上百亿都是有可能。

两者调参方式相似，均是产生多个模型之后基于某种评估方法来进行选择，不同之处在于前者通常是由人工设定多个参数候选值后产生模型，而后者则是通过学习来产生多个候选模型。