参数是模型中可被学习和调整的参数，通过训练数据进行学习和优化；

而超参数则是手动设置的参数，用于控制模型的行为和性能，超参数的选择和优化对模型性能有重要影响。

参数是模型中可被学习和调整的参数，通常是通过训练数据来自动学习的，以最小化损失函数或优化目标。

在深度学习中，参数通常是指神经网络中的权重和偏差。

这些参数是通过反向传播算法，根据训练数据中的梯度信息自动调整的，以最小化损失函数。

参数的学习是模型训练的过程，目标是找到最佳的参数配置，使得模型能够对新的未见过的数据进行准确的预测。

超参数则是在算法运行之前手动设置的参数，用于控制模型的行为和性能。

这些超参数的选择会影响到模型的训练速度、收敛性、容量和泛化能力等方面。

例如，学习率、迭代次数、正则化参数、隐藏层的神经元数量等都是常见的超参数。

超参数的选择通常是一个试错的过程，需要根据经验和领域知识进行调整。

学习率（Learning Rate）：这是影响模型训练速度和稳定性的关键参数。学习率设置得过大可能会导致模型无法收敛，设置得过小则会使训练过程过于缓慢。

动量参数（Momentum）：这是用于加速梯度下降的参数，可以增加梯度的方向性，从而帮助模型更快地收敛。

网络层数（Number of Layers）：这是决定模型复杂度和表达能力的参数。一般来说，增加网络层数可以使模型更好地学习复杂的特征，但同时也增加了模型的参数数量和计算复杂度。

隐层节点数（Number of Hidden Nodes）：这是决定模型隐层大小和表达能力的参数。一般来说，增加隐层节点数可以使模型更好地学习复杂的特征，但同时也增加了模型的参数数量和计算复杂度。

学习率下降幅度（Learning Rate Decay）：这是用于控制学习率在训练过程中下降的参数。通过逐渐降低学习率，可以让模型在训练后期更加精细地逼近最优解。

mini-batch大小（Mini-batch Size）：这是决定每次更新时使用梯度下降的样本数量的参数。一般来说，使用较大的mini-batch可以提高训练速度和稳定性，但可能会降低模型的泛化能力。

正则化参数（Regularization Parameters）：这是用于控制正则化效果的参数，可以防止过拟合现象的发生。常用的正则化方法包括L1正则化、L2正则化和Dropout等。

批处理次数（Number of Batches）：这是决定每次训练过程中进行梯度更新的次数的参数。一般来说，增加批处理次数可以提高训练速度和稳定性，但可能会增加计算资源和时间成本。

优化器选择（Optimizer）：这是用于优化神经网络权重的算法选择。常用的优化器包括梯度下降法、随机梯度下降法、Adam等。

初始权重设置（Initial Weights）：这是用于初始化神经网络权重的参数。不同的初始权重设置可能会影响模型的收敛速度和最终性能。