超参数是控制神经网络训练过程的参数，但在训练开始之前设置，而不是在训练期间学习的模型参数 (如权重)。超参数的示例包括学习率、批量大小以及网络中的层或神经元的数量。
超参数会显著影响模型的性能，因此选择正确的值至关重要。例如，太高的学习率可能导致较差的收敛性，而太低的学习率可能会减慢训练速度。
超参数调整通常使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法进行。微调这些参数有助于网络有效学习并避免过度拟合。
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学习率是深度学习模型 (如神经网络) 训练过程中的关键超参数。它确定更新模型权重时在优化过程中执行的步骤的大小。其核心是，学习率控制每次更新模型权重时，根据估计的误差来改变模型的程度。
高学习率会导致模型过快收敛到次优解。发生这种情况是因
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