深度学习中有许多超参数需要设置，它们会对模型的性能和训练过程产生重要影响。以下是一些常见的超参数及其作用：
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学习率（Learning Rate）：控制参数更新的步长。较小的学习率可以使模型收敛更稳定，但可能需要更多的训练时间；较大的学习率可以加快收敛速度，但可能导致不稳定或错过最优解。
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批量大小（Batch Size）：每次迭代中输入到模型的样本数量。较大的批量大小可以提高训练效率，但也可能使模型陷入局部极小值或漏掉最优解；较小的批量大小可以帮助模型更好地泛化，但可能增加训练时间。
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迭代次数（Epochs）：训练数据集被完整遍历的次数。较多的迭代次数可以使模型学习更充分，但如果过多，可能导致过拟合。
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正则化参数（Regularization）：用于控制模型的复杂度。正则化有助于减少过拟合，通过对模型的复杂度引入惩罚项。常见的正则化方法包括L1正则化、L2正则化等。
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网络结构相关超参数：如层数、每层的神经元数量、激活函数的选择等。这些超参数直接影响模型的表达能力和复杂度。
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优化器参数：包括动量（momentum）、权重衰减（weight decay）等。这些参数会影响参数更新的方式和速度，从而影响模型的训练过程。
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Dropout参数：用于控制随机失活（dropout）的比例。随机失活是一种正则化技术，有助于减少过拟合。
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卷积神经网络（CNN）中的核大小、步长和填充方式等。
以上只是深度学习中的一些常见超参数，实际应用中可能还会根据具体问题和模型进行调整。调整超参数需要进行反复实验和评估，以找到最佳组合，提高模型性能。