在神经网络中，参数和超参数是两个非常重要但概念上不同的元素。它们的主要区别在于它们在模型训练和构建中的角色和如何被确定。
参数（Parameters）
定义：参数是神经网络在训练过程中学习的变量。这些包括权重（weights）和偏差（biases）。
确定方式：参数是通过训练数据和学习算法自动学习和调整的。在训练过程中，通过反向传播和梯度下降等方法不断更新这些参数，以最小化损失函数。
作用：参数直接决定了神经网络的预测表现。它们实际上是网络学习数据特征的结果。
示例：在一个简单的神经网络中，每个神经元到下一层神经元的连接都有一个权重，每个神经元还可能有一个偏差值。
超参数（Hyperparameters）
定义：超参数是在开始训练之前设置的，用于控制训练过程的参数。它们不是通过训练数据学习得到的。
确定方式：超参数通常是手动设置的，或者通过一些优化技术（如网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化）进行选择。它们在训练过程中保持不变。
作用：超参数影响神经网络的结构（如层数和每层的神经元数量）和训练过程（如学习率、批量大小、训练周期数）。
示例：学习率、批量大小、训练的迭代次数、网络层数、每层的神经元数、激活函数的选择等。
总结来说，参数是神经网络根据数据自我调整的内部变量，而超参数是人为设定的，用于指导训练过程的外部设置。正确选择超参数对于训练有效的神经网络至关重要。