超参数（Hyperparameter）是在机器学习模型训练开始前人为设定的配置项，用于控制训练过程和模型的结构，例如学习率、批量大小、训练轮数以及神经网络中的层数和节点数。与模型参数不同，超参数并非通过数据学习获得，而是预先定义，直接影响模型的训练效率、收敛速度和最终性能。因此，优化超参数是机器学习项目的核心环节，常采用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法进行系统调整。
在AI产品开发的实际落地中，超参数的选择对产品性能和开发周期至关重要。AI产品经理需理解其重要性，例如在资源受限的场景下，通过自动化工具如AutoML高效探索超参数空间，以平衡模型准确性与开发成本。随着技术发展，超参数优化已从手动试错转向智能算法驱动，显著提升产品迭代速度和可靠性。对于深入实践，推荐阅读Aurélien Géron的《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》，该书详细解析了超参数调整的策略和案例。
免费模拟面试：试试能否通过大厂“AI产品经理”面试？