模型參數英文解釋翻譯、模型參數的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 model parameter
【化】 model parameter

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

參數的英語翻譯：

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

專業解析

在漢英詞典視角下，“模型參數”（Model Parameters）指機器學習或統計模型中通過訓練數據學習得到的内在變量，用于定義模型從輸入到輸出的映射關系。以下是詳細解釋：

一、基本定義

中文釋義：模型參數是模型内部的可調整變量，其值通過訓練過程自動優化，使模型能對輸入數據進行預測或分類。
英文對應：Model Parameters — Internal variables learned from data during training to make predictions.
示例：線性回歸中的斜率（權重）和截距。

二、核心特性

可學習性
參數在訓練初期隨機初始化，通過優化算法（如梯度下降）逐步調整，以最小化預測誤差。

例：神經網絡中連接神經元的權重值。
數據依賴性
參數值完全由訓練數據決定，反映數據的内在規律。

例：卷積神經網絡中提取圖像特征的濾波器系數。
模型内部存儲
參數是模型的核心組成部分，存儲于模型文件中，推理時直接調用。

三、與“超參數”的區分

特征	模型參數 (Parameters)	超參數 (Hyperparameters)
定義	通過數據學習得到	人工預設或算法優化
調整方式	自動優化（如反向傳播）	手動調整或網格搜索
影響範圍	決定模型預測能力	控制模型結構及訓練過程
實例	權重（Weights）、偏置（Bias）	學習率、疊代次數、隱藏層神經元數

四、重要性

模型參數是模型泛化能力的核心：

數學表示：如線性模型 $y = w cdot x + b$ 中，$w$（權重）和 $b$（偏置）即關鍵參數。
實際應用：在自然語言處理中，Transformer模型的參數編碼詞彙語義關系（如詞向量矩陣），直接影響翻譯質量。

參考文獻

《深度學習》（花書）
Ian Goodfellow 等學者在書中明确區分參數與超參數，并闡述其優化機制。

斯坦福大學CS229課程
對模型參數的數學定義及訓練方法有系統講解。

維基百科“統計模型”詞條
提供參數在統計學中的基礎定義。

（注：鍊接示例：對應書籍官網，對應課程頁面，對應詞條頁面。實際引用時需替換為有效鍊接。）

網絡擴展解釋

模型參數（Model Parameters）是機器學習和統計學中的核心概念，指模型内部通過數據訓練自動學習得到的變量，用于描述數據特征與預測目标之間的關系。以下是詳細解釋：

定義與作用
- 模型參數是模型在訓練過程中調整的數值，直接影響預測結果。例如：
  - 線性回歸中的斜率和截距（$beta_1, beta_0$）
  - 神經網絡中的權重（weights）和偏置（biases）
  - 邏輯回歸中的特征系數
與超參數的區别
- 參數是模型自動學習的，而超參數（如學習率、正則化強度）需要人工預設，控制訓練過程。
參數訓練過程
- 通過優化算法（如梯度下降）調整參數，最小化損失函數： $$ theta^* = argmin_{theta} mathcal{L}(y, f_theta(x)) $$
- 例如：線性回歸使用最小二乘法求解最優參數。
參數複雜度與過拟合
- 參數數量越多，模型複雜度越高，可能更好拟合數據，但也容易過拟合（如深度神經網絡）
- 正則化技術（L1/L2正則化）通過約束參數值範圍防止過拟合
參數初始化
- 訓練前需初始化參數（如隨機初始化、Xavier初始化），不同初始化方法影響收斂速度和效果

典型示例

線性模型：$y = theta_0 + theta_1x_1 + ... + theta_nx_n$ 中的 $theta_i$
決策樹：分裂節點的特征阈值（雖部分算法視為超參數，但在訓練中自動确定）
支持向量機：支持向量對應的拉格朗日乘子

模型參數是模型能力的核心載體，其學習過程本質上是數據驅動下對現實規律的數學抽象。參數質量直接決定模型性能，因此參數優化是機器學習的關鍵環節。