这是两个不同的概念

在机器学习和深度学习中，超参数（Hyperparameters）和参数（Parameters）是两个重要的概念。

超参数是在算法运行之前设置的参数，用于控制模型的行为和性能。它们通常不能从数据中学习，需要手动设置。超参数包括学习率、迭代次数、正则化参数、隐藏层的神经元数量等。这些超参数的选择会影响到模型的训练速度、收敛性、容量和泛化能力等方面。

参数是指模型中可被学习和调整的参数。它们是通过训练数据来自动学习的，以最小化损失函数或优化目标。在深度学习中，参数通常是指神经网络中的权重和偏差。通过反向传播算法，模型会根据训练数据中的梯度信息自动调整这些参数，以最小化损失函数。

超参数的选择通常是一个试错的过程，需要根据经验和领域知识进行调整。不同的超参数设置可能会导致模型性能的差异，因此调整超参数是优化模型性能的重要步骤。一些常用的方法包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。

参数的学习是模型训练的过程，通过将训练数据输入模型中，根据损失函数计算预测值与真实值之间的差异，并使用优化算法（如梯度下降）来更新参数，使模型逐渐收敛于最优解。参数学习的目标是找到最佳的参数配置，使得模型能够对新的未见过的数据进行准确的预测。

总结起来，超参数是在算法运行之前手动设置的参数，用于控制模型的行为和性能；而参数是在模型训练过程中自动学习的参数，用于调整模型的预测能力。超参数的选择对模型性能有重要影响，而参数的学习是通过优化算法自动进行的。