Разница между гиперпараметрами и параметрами модели машинного обучения заключается в том, что гиперпараметры задаются вручную до начала обучения, а параметры модели вычисляются в процессе обучения на основе данных. 1

Гиперпараметры — это настройки модели, которые определяют её общую структуру и способ обучения. 1 Они устанавливаются до начала процесса обучения и не изменяются в процессе обучения модели. 1 Гиперпараметры влияют на то, как модель будет обучаться, какие признаки будут учитываться, и какие ограничения будут наложены на процесс обучения. 1 Примеры гиперпараметров: количество слоёв и нейронов в нейронной сети, скорость обучения, шаг градиентного спуска, коэффициент регуляризации и т. д.. 1

Параметры модели, в свою очередь, — это внутренние веса или коэффициенты, которые модель обучает в процессе обучения на основе обучающих данных. 1 Эти параметры изменяются в процессе обучения с целью минимизации функции потерь и достижения наилучшего соответствия между прогнозами модели и реальными значениями целевой переменной. 1 В случае нейронных сетей, параметры включают веса между нейронами в разных слоях. 1

Таким образом, гиперпараметры определяют путь обучения, а параметры модели — это результаты этого процесса. 2