模型中的參數英文解釋翻譯、模型中的參數的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【經】 parameter of model

分詞翻譯：

模型的英語翻譯：

former; matrix; model; mould; pattern
【計】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【醫】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【經】 matrices; matrix; model; pattern

中的英語翻譯：

be hit by; fit exactly; hit; suffer
【計】 medium
【化】 meso-
【醫】 coup; stroke

參數的英語翻譯：

parameter
【計】 argument
【醫】 parameter
【經】 parameter

專業解析

在機器學習和統計學領域，"模型中的參數"（parameters）指代數學模型中通過數據訓練确定的内部變量，用于描述輸入特征與輸出結果之間的映射關系。以下從漢英詞典角度分層解析其核心定義與作用：

數學定義
參數是模型方程中的可調整數值，例如線性回歸中的權重系數$w_i$和截距項$b$。以公式表達為： $$ y = w_1x_1 + w_2x_2 + cdots + w_nx_n + b $$ 這些參數通過最小化預測誤差（如均方誤差）進行優化。
功能分類

權重參數（Weight Parameters）：控制特征對預測結果的影響程度，例如神經網絡中神經元連接的強度
偏置參數（Bias Parameters）：調節模型的基準輸出水平，确保拟合過程的靈活性
此類劃分在《Pattern Recognition and Machine Learning》等權威教材中有系統闡述。

訓練機制
參數通過反向傳播算法（Backpropagation）或梯度下降法更新，其優化過程可參考斯坦福大學CS229課程材料。例如學習率參數$eta$直接影響參數更新步長： $$ w{new} = w{old} - eta cdot frac{partial L}{partial w} $$
行業應用
在自然語言處理領域，Transformer模型參數可達千億級别（如GPT-4），這類大規模參數通過注意力機制實現上下文理解，相關技術細節可查閱arXiv預印本論文庫。

網絡擴展解釋

在機器學習和統計學中，模型中的“參數”（Parameters）是模型内部通過學習數據自動調整的變量，用于定義模型的具體行為和預測能力。以下是關鍵解釋：

1.參數的定義

參數是模型訓練過程中需要優化的核心變量，例如：

線性回歸中的斜率和截距（如公式 $y = w_1x + w_0$ 中的 $w_1$ 和 $w_0$）
神經網絡中神經元連接的權重（Weights）和偏置項（Biases）

2.參數的作用

決定模型行為：參數值直接影響輸入數據到輸出的映射關系。
拟合數據：通過調整參數，模型可以最小化預測誤差（如損失函數）。

3.參數 vs 超參數

參數：通過訓練數據自動學習（如權重）。
超參數：人工預設且不參與訓練（如學習率、網絡層數）。

4.參數訓練過程

通過優化算法（如梯度下降）疊代更新參數： $$ text{參數更新公式：} w_{t+1} = w_t - eta cdot abla L(w_t) $$ 其中 $eta$ 是學習率（超參數），$ abla L$ 是損失函數的梯度。

5.參數複雜度與過拟合

參數越多，模型越複雜，可能更好拟合數據，但也容易過拟合（如深度神經網絡）。
解決方法：正則化（如L1/L2約束參數大小）、交叉驗證。

參數是模型的核心組成部分，其優化過程決定了模型的性能。理解參數的作用和調整方法，是構建有效模型的關鍵。