深度学习中有许多超参数需要设置，它们会对模型的性能和训练过程产生重要影响。以下是一些常见的超参数及其作用

学习率（Learning Rate）：控制参数更新的步长。较小的学习率可以使模型收敛更稳定，但可能需要更多的训练时间；较大的学习率可以加快收敛速度，但可能导致不稳定或错过最优解。

批量大小（Batch Size）：每次迭代中输入到模型的样本数量。较大的批量大小可以提高训练效率，但也可能使模型陷入局部极小值或漏掉最优解；较小的批量大小可以帮助模型更好地泛化，但可能增加训练时间。

迭代次数（Epochs）：训练数据集被完整遍历的次数。较多的迭代次数可以使模型学习更充分，但如果过多，可能导致过拟合。

正则化参数（Regularization）：用于控制模型的复杂度。正则化有助于减少过拟合，通过对模型的复杂度引入惩罚项。常见的正则化方法包括L1正则化、L2正则化等。
优化器参数：包括动量（momentum）、权重衰减（weight decay）等。这些参数会影响参数更新的方式和速度，从而影响模型的训练过程。

Dropout参数：‌用于控制随机失活的比例，‌是一种正则化技术，‌有助于减少过拟合