机械学习中的参数和超参数

在机器学习过程中，我们经常会遇到两个核心概念：参数（Parameters）与超参数（Hyperparameters）。虽然它们听起来相似，但在机器学习模型的构建与调优中扮演着截然不同的角色。

一、二者区别

1.得到方式不同

参数是通过模型训练得到的，超参数是人为设定得到的。

我们要人为设定一些数据，这些数据是超参数，根据我们设定的数据和模型，得到的数据是参数。

以深度学习训练为例，训练图像数据集，我们要提前设定迭代次数，学习速率，这些数据是超参数；我们设定好以后，模型自己训练会得到权重，这个数据是参数。

2.影响因素不同

超参数来源于人的经验，会受到硬件的制约，例如学习速率，如果电脑配置不行，那速率太快电脑带不起来，CPU和GPU处理图像时速率也有差别。

参数主要受模型的影响，不同的模型，训练得到的结果差距很大，例如YOLO是实时监测，速度快，但是准确度有所下降。R-CNN速度没有YOLO快，但是在识别准确度上要更好。那这两个模型训练得到的参数是有很大不同的。

3.可控程度不同

超参数是人为设定，可控性高，参数与模型有关，得到的结果有时候与期望有差距，可控性较差。

二、参数：模型内部的学习变量

参数是机器学习模型在训练过程中通过数据学习得到的数值。它们是模型内部的一部分，用于在给定输入下预测输出。不同类型的模型有不同的参数，例如：

1.线性回归：权重（weights）和偏置（bias）。

2.逻辑回归：同样包括权重和偏置，但输出通过sigmoid函数转换为概率。

3.神经网络：神经元之间的连接权重和偏置，以及激活函数的参数（尽管后者有时也被视为超参数的一部分）。

在统计学中，描述总体特征的概括性数字度量，它是研究者想要了解的总体的某种特征值。总体未知的指标叫做参数。

在机器学习领域，参数还有自己独特的含义，由模型通过学习得到的变量，叫参数，比如权重w和偏置b。

参数的学习通常依赖于优化算法，如梯度下降，这些算法会不断调整参数值以最小化损失函数，从而改善模型的预测准确性。

三、超参数：模型外部的配置选项

1、超参数的认识

在机器学习的上下文中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果，而如何调整超参数使训练成果达到我们预期也是我们在进行yolo训练中所需要重点考虑的事情。

超参数通常存在于：

1. 定义关于模型的更高层次的概念，如复杂性或学习能力。

2. 不能直接从标准模型培训过程中的数据中学习，需要预先定义。

3. 可以通过设置不同的值，训练不同的模型和选择更好的测试值来决定

​ 超参数具体来讲比如算法中的学习率（learning rate）、梯度下降法迭代的数量（iterations）、隐藏层数目（hidden layers）、隐藏层单元数目、激活函数（ activation function）都需要根据实际情况来设置，这些数字实际上控制了最后的参数和的值，所以它们被称作超参数。

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。不同的超参数设置可能会导致模型性能的差异，因此调整超参数是优化模型性能的重要步骤。一些常用的方法包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等

2、神经网络训练过程的超参数

直接影响神经网络训练过程的超参数包括学习率（Learning Rate）、批量大小（Batch Size）、迭代次数（Epochs）和优化算法（Optimizer）。这些超参数共同决定了训练过程中模型权重的更新方式、训练速度、稳定性和最终性能。

1.学习率（Learning Rate）

定义：学习率决定了在优化过程中更新模型权重的步长。

影响：较高的学习率可能导致模型在训练过程中超过最优解，甚至导致训练过程发散；而较低的学习率则可能使训练过程收敛缓慢，需要更多的迭代次数。

调整策略：通常需要通过实验找到合适的学习率，或者采用学习率调度策略，如动态调整学习率或使用学习率衰减。

2.批量大小（Batch Size）

定义： 批量大小指的是每次梯度下降迭代中使用的训练样本数量。

影响： 较大的批量大小可以加速训练过程，因为可以并行处理更多的样本，但可能导致内存不足和泛化能力下降；较小的批量大小可以引入更多的噪声，有助于模型跳出局部最优解，但训练过程可能不稳定且收敛速度较慢。

选择原则： 需要根据硬件资源、数据集大小和训练时间来选择合适的批量大小。

3.迭代次数（Epochs）

定义： 迭代次数指的是整个训练数据集被遍历和学习的次数。

影响： 过少的迭代次数可能导致模型未能充分学习数据集中的特征，导致欠拟合；而过多的迭代次数则可能导致模型过拟合，即模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不佳。

调整策略： 通常需要通过观察验证集上的性能指标来确定合适的迭代次数。

4.优化算法（Optimizer）

定义：优化算法决定了如何更新模型参数以最小化损失函数。

常见优化算法：包括随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、RMSprop、Adam等。

影响：不同的优化算法具有不同的收敛速度和性能表现。例如，Adam优化器结合了动量和RMSprop的优点，能够自动调整学习率，通常比SGD具有更快的收敛速度和更好的性能。

选择原则：需要根据具体问题和数据集的特点选择合适的优化算法。