模型参数英文解释翻译、模型参数的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 model parameter
【化】 model parameter

分词翻译：

模型的英语翻译：

former; matrix; model; mould; pattern
【计】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【医】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【经】 matrices; matrix; model; pattern

参数的英语翻译：

parameter
【计】 argument
【医】 parameter
【经】 parameter

专业解析

在汉英词典视角下，“模型参数”（Model Parameters）指机器学习或统计模型中通过训练数据学习得到的内在变量，用于定义模型从输入到输出的映射关系。以下是详细解释：

一、基本定义

中文释义：模型参数是模型内部的可调整变量，其值通过训练过程自动优化，使模型能对输入数据进行预测或分类。
英文对应：Model Parameters — Internal variables learned from data during training to make predictions.
示例：线性回归中的斜率（权重）和截距。

二、核心特性

可学习性
参数在训练初期随机初始化，通过优化算法（如梯度下降）逐步调整，以最小化预测误差。

例：神经网络中连接神经元的权重值。
数据依赖性
参数值完全由训练数据决定，反映数据的内在规律。

例：卷积神经网络中提取图像特征的滤波器系数。
模型内部存储
参数是模型的核心组成部分，存储于模型文件中，推理时直接调用。

三、与“超参数”的区分

特征	模型参数 (Parameters)	超参数 (Hyperparameters)
定义	通过数据学习得到	人工预设或算法优化
调整方式	自动优化（如反向传播）	手动调整或网格搜索
影响范围	决定模型预测能力	控制模型结构及训练过程
实例	权重（Weights）、偏置（Bias）	学习率、迭代次数、隐藏层神经元数

四、重要性

模型参数是模型泛化能力的核心：

数学表示：如线性模型 $y = w cdot x + b$ 中，$w$（权重）和 $b$（偏置）即关键参数。
实际应用：在自然语言处理中，Transformer模型的参数编码词汇语义关系（如词向量矩阵），直接影响翻译质量。

参考文献

《深度学习》（花书）
Ian Goodfellow 等学者在书中明确区分参数与超参数，并阐述其优化机制。

斯坦福大学CS229课程
对模型参数的数学定义及训练方法有系统讲解。

维基百科“统计模型”词条
提供参数在统计学中的基础定义。

（注：链接示例：对应书籍官网，对应课程页面，对应词条页面。实际引用时需替换为有效链接。）

网络扩展解释

模型参数（Model Parameters）是机器学习和统计学中的核心概念，指模型内部通过数据训练自动学习得到的变量，用于描述数据特征与预测目标之间的关系。以下是详细解释：

定义与作用
- 模型参数是模型在训练过程中调整的数值，直接影响预测结果。例如：
  - 线性回归中的斜率和截距（$beta_1, beta_0$）
  - 神经网络中的权重（weights）和偏置（biases）
  - 逻辑回归中的特征系数
与超参数的区别
- 参数是模型自动学习的，而超参数（如学习率、正则化强度）需要人工预设，控制训练过程。
参数训练过程
- 通过优化算法（如梯度下降）调整参数，最小化损失函数： $$ theta^* = argmin_{theta} mathcal{L}(y, f_theta(x)) $$
- 例如：线性回归使用最小二乘法求解最优参数。
参数复杂度与过拟合
- 参数数量越多，模型复杂度越高，可能更好拟合数据，但也容易过拟合（如深度神经网络）
- 正则化技术（L1/L2正则化）通过约束参数值范围防止过拟合
参数初始化
- 训练前需初始化参数（如随机初始化、Xavier初始化），不同初始化方法影响收敛速度和效果

典型示例

线性模型：$y = theta_0 + theta_1x_1 + ... + theta_nx_n$ 中的 $theta_i$
决策树：分裂节点的特征阈值（虽部分算法视为超参数，但在训练中自动确定）
支持向量机：支持向量对应的拉格朗日乘子

模型参数是模型能力的核心载体，其学习过程本质上是数据驱动下对现实规律的数学抽象。参数质量直接决定模型性能，因此参数优化是机器学习的关键环节。