深度学习中参数和超参数的区别

参数：就是模型可以根据数据可以自动学习出的变量，应该就是参数。比如，深度学习的权重，偏差等。

超参数：就是用来确定模型的一些参数，超参数不同，模型是不同的(比如说：假设都是CNN模型，如果层数不同，模型不一样，虽然都是CNN模型。)，超参数一般就是根据经验确定的变量。在深度学习中，超参数有：学习速率，迭代次数，层数，每层神经元的个数等等。