超参数（Hyperparameter） 是机器学习模型的 "外部设定" ，由人预先指定，不通过训练自动学习。
核心区别：超参数 vs 模型参数
表格
| 对比项 | 超参数 | 模型参数 |
|---|---|---|
| 谁来定 | 你（开发者） 设定 | 算法自动学习 |
| 例子 | 学习率、网络层数 | 权重w、偏置b |
| 作用 | 控制训练过程 | 决定模型行为 |
| 是否变化 | 训练前固定（通常） | 训练中持续更新 |
通俗类比：烤蛋糕
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超参数：烤箱温度、烘烤时间（你设定）
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模型参数：配方中面粉、糖的具体克数（通过调试得出）
BP神经网络中的关键超参数
在刚才的反向传播算法中，这些值由你决定：
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学习率（Learning Rate）
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控制权重调整步长
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太大：可能跳过最优解（震荡）
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太小：训练速度慢，耗时过长
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隐藏层数量 & 每层神经元数量
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决定网络复杂度
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层数太多：容易过拟合，计算慢
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层数太少：学习能力不足
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训练轮数（Epochs）
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整个数据集训练多少遍
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太多：浪费时间且过拟合
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太少：学不透
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批量大小（Batch Size）
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每次更新权重用多少样本
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太大：内存压力大，可能陷入局部最优
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太小：训练不稳定，速度慢
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激活函数类型
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ReLU、Sigmoid、Tanh等
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影响网络非线性能力和梯度流动
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优化器选择
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SGD、Adam、RMSprop等
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决定权重更新的具体策略
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如何选择超参数？
试错法是最常用的：
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网格搜索（Grid Search）：穷举所有组合，选最好
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随机搜索（Random Search）：随机尝试，效率更高
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经验法则：参考前人成功案例
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自动调参工具：如Optuna、Hyperopt
实用建议：
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学习率：先从0.01或0.001开始尝试
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隐藏层：简单问题1-2层，复杂问题3-5层
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Batch Size：32、64、128是常用值
一句话总结
超参数是你给模型的 "学习规则" ，而模型参数是模型在规则下自己学到的知识。规则定得好，学得就快、准、稳！
回到BP神经网络：超参数决定了"学习环境"（教室大小、学习节奏），BP算法在这个环境下负责"传授知识"（调整权重w和偏置b）。
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