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文章大纲
- 1.1.3 模型参数与超参数：权重、偏置、学习率与正则化策略
- 1. 模型参数：权重与偏置的数学本质
- 1.1 参数的定义与作用
- 2. 超参数：学习率与训练动态控制
- 2.1 学习率的核心作用
- 3. 正则化策略：抑制过拟合的数学工具
- 3.1 正则化方法分类
- 4. 参数初始化与优化实践
- 4.1 初始化策略
- 4.2 超参数调优自动化
- 5. 综合应用：GPT模型中的参数设计
- 5.1 GPT-3参数架构示例
- 总结：参数与超参数的系统化设计
1.1.3 模型参数与超参数：权重、偏置、学习率与正则化策略
1. 模型参数：权重与偏置的数学本质
1.1 参数的定义与作用
模型参数（如权重和偏置）是神经网络内部通过训练数据自动优化的变量，决定了模型的预测能力：
-
权重（Weights）：控制输入特征对输出的影响强度，反映特征间的关联性。例如，在神经网络中，输入层到隐藏层的权重矩阵形状为
[input_dim, hidden_dim]。 -
偏置（Bias）：为神经元提供独立于输入的调整项，增强模型的灵活性。例如，每个隐藏层神经元对应一个偏置项。
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表1：神经网络参数计算示例
网络结构 权重数量公式 偏置数量公式 总参数数（示例）