参数（Parameters）：

模型参数是神经网络中需要学习的变量，包括权重和偏置。大模型通常具有数十亿甚至数百亿的参数。

示例

在神经网络中，参数通常指的是权重和偏置。它们的值在训练过程中通过优化算法不断调整，以最小化模型的损失函数。现在我们通过一个简单的例子来解释参数是怎样的。

假设我们有一个简单的神经网络，它只有一个输入、一个输出和一个隐藏层。隐藏层包含两个神经元。这个神经网络的结构可以简单地表示为：

“`
Input Hidden Layer Output
x -> Neuron A -> y_hat
-> Neuron B ->
“`

现在我们来分析一下其中的参数。

1. **权重（Weights）**:
– 每个神经元都有与之相关联的权重。这些权重决定了输入信号的重要性。权重是一个实数值，可以是正数或负数。
– 例如，假设神经元A和神经元B的权重分别为`w_a = 0.5`和`w_b = -0.8`。

2. **偏置（Biases）**:
– 每个神经元也有一个偏置值。偏置可以帮助神经元有更好的灵活性，它也是一个实数值，可以是正数或负数。
– 例如，假设神经元A和神经元B的偏置分别为`b_a = 0.3`和`b_b = -0.2`。

在这个简单的神经网络中，我们共有4个参数：`w_a`, `w_b`, `b_a`, 和 `b_b`。

在运算过程中，输入信号 `x` 会与每个神经元的权重相乘，然后加上偏置，接着通过激活函数（例如ReLU或Sigmoid）生成神经元的输出。这个输出然后可以传递到网络的下一层，最终得到网络的输出 `y_hat`。例如，神经元A的输出可能会按照如下方式计算：

“`
output_A = activation_function(w_a * x + b_a)
“`

这就是神经网络中参数的基本例子和它们如何用于网络计算的简单说明。在实际的神经网络中，参数的数量会非常多，并且网络结构会更加复杂。

神经网络的层是组织神经元和连接的结构单元。每层都包含一些参数和激活函数，用于从输入数据中提取特征。

深度学习是机器学习的一个子领域，它侧重于使用深度神经网络（具有多层）来学习数据的复杂表示。

训练是通过优化算法（如随机梯度下降）来调整模型参数的过程，以便模型能够从训练数据中学习。

过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。大模型由于其庞大的参数数量，有时容易过拟合。

泛化是指模型对未见过的新数据的处理能力。好的泛化意味着模型能够在新数据上表现良好。

迁移学习是将在一个任务上训练的模型应用于另一个不同但相关的任务的过程。大模型通常在迁移学习中表现良好，因为它们能够学习通用的特征表示。

微调是迁移学习的一种常见技术，它涉及在新任务的数据上继续训练预训练模型，以适应新任务。

预训练是在大量无标签数据上训练模型的过程，通常目的是学习通用的特征表示。预训练的模型可以作为迁移学习的起点。

自监督学习是一种无监督学习的形式，其中模型通过从数据本身生成标签来学习。大模型通常可以通过自监督学习在大量无标签数据上进行预训练。