모델 파라미터 는 학습 을 통해 결정 되 는 파라미터 를 의미 하 며 , 시냅스 연결 의 가중치 와 뉴런 의 편향 등 이 포함 된다 . 그리고 , 하이퍼 파라미터 는 머신 러닝 알고리즘 에서 학습 전 에 설정 되 어야 하 는 파라미터 를 의미 하 며 , 학습 률 ( Learning Rate ) , 반복 횟수 , 미니 배치 크기 , 초기 화 함수 등 이 포함 된다 .