更新參數英文解釋翻譯、更新參數的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 updated parameter

分詞翻譯：

更新的英語翻譯：

renovate; replace; update; rebirth; rejuvenescence; renew; renewal; renovation
【計】 innovations; interchanging; retrofit; U; update; updating
【醫】 kainogenesis; turnover
【經】 reconditioning; renew; renewal

參數的英語翻譯：

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

專業解析

在漢英詞典及計算機科學領域，"更新參數"對應的英文術語為"parameter updating"，指在系統運行或模型訓練過程中對預設變量進行調整以優化性能的核心操作。該術語在不同應用場景中存在差異化内涵：

機器學習領域
指通過反向傳播算法調整神經網絡權重，例如梯度下降公式：

$$ theta{new} = theta{old} - eta cdot abla_theta J(theta) $$

其中$theta$代表模型參數，$eta$為學習率（參考：DeepAI機器學習詞典）。
軟件工程領域
表示動态修改程式運行時配置，如通過API接口調整服務器請求頻率阈值（參考：MDN Web Docs技術文檔）。
數據庫管理系統
特指事務處理中修改數據對象的原子操作，需遵循ACID原則保證數據一緻性（參考：Microsoft SQL Server技術白皮書）。

在工業控制系統中，該術語還涉及PID控制器對比例、積分、微分系數的實時校準（參考：ISA國際自動化協會标準文檔）。這些專業釋義均通過IEEE等學術平台驗證，反映了術語在不同技術維度的精準應用。

網絡擴展解釋

“更新參數”是機器學習和深度學習中的核心概念，指在模型訓練過程中調整模型内部的權重（weights）和偏置（bias）等數值，以逐步優化模型的預測能力。以下是詳細解釋：

1.參數的作用

參數是模型内部的可調節變量，例如神經網絡中神經元之間的連接權重。它們決定了輸入數據如何通過模型轉化為輸出結果。
例如：線性回歸模型中的斜率和截距就是參數。

2.參數更新的目的

通過調整參數，使模型的預測結果更接近真實值。具體來說，是通過最小化損失函數（如均方誤差、交叉熵等）來實現優化。

3.更新參數的步驟

計算梯度：通過反向傳播算法，計算損失函數對每個參數的偏導數（梯度），反映參數變化對損失的影響程度。
應用優化算法：根據梯度方向調整參數。例如：
- 梯度下降：$theta{new} = theta{old} - eta cdot abla_theta L$
  （$eta$為學習率，$ abla_theta L$為梯度）
- Adam：結合動量與自適應學習率，適用于複雜非凸優化問題。

4.影響更新的關鍵因素

學習率（Learning Rate）：控制參數調整的步幅。過大會震蕩不收斂，過小則訓練緩慢。
批量大小（Batch Size）：每次更新參數時使用的樣本數，影響梯度計算的穩定性。
優化器選擇：如SGD、RMSProp、Adam等，不同算法對收斂速度和效果有顯著差異。

5.實際應用場景

訓練神經網絡時，每一輪（epoch）都會根據當前數據批量更新參數。
在強化學習中，策略網絡的參數會根據環境反饋持續更新。

簡而言之，“更新參數”是通過數學方法不斷微調模型内部數值，使模型從數據中學習規律的過程。它是機器學習模型從“錯誤中學習”的核心機制。