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## 前言
本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记，可以参看原书一起阅读，效果更佳。
## 超参数
- 参数：网络模型在训练过程中不断学习自动调节的变量，比如网络的权重和偏差；
- 超参数：控制模型、算法的参数，是架构层面的参数，一般不是通过算法学习出来的，比如学习率、迭代次数、激活函数和层数等。
与超参数对比的概念是参数,我们平时训练网络所说的调参，指的是调节 **超参数**。超参数的确定方法一般是凭借经验，或者类似问题的参数迁移。
问题来了，为啥超参数不通过学习确定？这是因为这个参数不那么好优化，并且稍不留神通过学习方法去优化就可能导致过拟合。你可能认为模拟人的调参过程，进行超参数的调节不就好了，当然这是可以的，超参数也不是完全不可以用程序优化的，但是现有的理论还不成熟，还没有理论去有效的指导实践，这还是一个新兴领域，因此还有许多工作要做，很多情况下是凭经验，凭直觉进行优化的，算法表现并不好。
我们知道，更高次的多项式和权重衰减参数设定 λ=0 总是能更好的拟合，会过拟合，对于这个问题，我们会考虑用验证集的方法，验证集在我们前文[《人工智能二分类问题》](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1MzQzMDE0NQ==&mid=2247483867&idx=1&sn=b464f72d3f369233b919a0041a952063&chksm=e9d5d135dea25823f232fd5419a553eb0b17ce2faeb80f121ea27510cc4ba8ffd79f15f2b7f5&scene=21#wechat_redirect)中提到过。
## 验证集
验证集是用来训练超参数的，是用来给网络提供反馈的。我们用训练集去训练一个网络模型，训练出的参数固定下来，然后将验证集的数据应用到这个模型上，会得到偏差，我们根据这个偏差，调整超参数，然后重新去训练网络，重复迭代一定的次数，会调节出一个超参数还不错的网络，基于这个超参数训练出的模型，可以最终到测试集合上验证，最终确定在测试集上表现如何。下面举个例子：
这是之前在[《人工智能二分类问题》](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1MzQzMDE0NQ==&mid=2247483867&idx=1&sn=b464f72d3f369233b919a0041a952063&chksm=e9d5d135dea25823f232fd5419a553eb0b17ce2faeb80f121ea27510cc4ba8ffd79f15f2b7f5&scene=21#wechat_redirect)中的一张图，我们看到验证损失在迭代 4 次之后大幅上升，这就是由于我们训练次数迭代过多导致的，迭代次数这个超参数设置的不合理，因此我们更改迭代次数为 4 次。这就是根据验证集调节超参数的一个例子。
数据量小，训练集:验证集:测试集=6:2:2，数据量足够大，训练集:验证集:测试集=98:1:1。这算是一个经验值吧。
## K-折交叉验证
我们在之前的 [《预测房价》](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1MzQzMDE0NQ==&mid=2247483888&idx=1&sn=edd87db473abc2622a9fd5dff7a9744e&chksm=e9d5d11edea25808b69581d7dd981e50410a0e054c2a6f3a33fb819605f522c36eb4ca439eb9&scene=21#wechat_redirect) 问题中有提到过交叉验证这个方法，这个方法用于解决的问题就是数据量太小的问题，而导致的对网络测试误差估计不准的问题，**K-折交叉验证** 是其中最常见的。
从上图中，我们可以清楚的看到K-折交叉验证的方法具体是怎么做的。由于数据量不够大，因此我们把数据分为 K 份，循环 K 次，每次分别选取其中的一份作为测试集，这样根据我们训练出的网络，我们可以分别求出每一次的测试误差，用这 K 个测试误差求其平均值，我们就估计其为这个网络的测试误差。
## 总结
我们本篇文章介绍了参数和超参数的区别，调参指的是调节超参数，并且介绍了在数据量较小的情况下如何如何去估计测试误差。
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