در ، است که مقدار آن برای کنترل فرایند یادگیری استفاده می‌شود. در مقابل، مقادیر سایر پارامترها (معمولاً وزن گره‌ها) از طریق آموزش به دست می‌آیند.
 فرا پارامترها را می‌توان به عنوان فرا پارامترهای مدل طبقه‌بندی کرد، که نمی‌توان آنها را در حین استنباط کرد زیرا به انتخاب مدل یا فرا پارامترهای الگوریتم اشاره دارد. فرا پارامترها در اصل تأثیری بر عملکرد مدل ندارند بلکه باعث افزایش سرعت و کیفیت فرایند یادگیری می‌شود. نمونه‌ای از فرا پارامتر مدل، توپولوژی و اندازه یک شبکه عصبی است. و اندازه دسته‌ای و همچنین اندازه کوچک دسته ای (اندازه دسته ای می‌تواند به همه نمونه داده‌ها اشاره داشته باشد و اندازه کوچک دسته ای به مجموعه نمونه کوچکتری اشاره دارد) نمونه‌هایی از فرا پارامترهای الگوریتم هستند.
 مدل‌های مختلف الگوریتم‌های آموزش به فرا پارامترهای متفاوتی نیاز دارند، برخی از الگوریتم‌های ساده (مانند در مدل رگرسیون) نیازی به هیچ فرا پارامتری ندارند. با توجه به این فرا پارامترها، الگوریتم آموزشی از داده‌های پارامترها یادمی‌گیرد. برای مثال، الگوریتمی است که یک فرا پارامتر را به رگرسیون اضافه می‌کند، که باید قبل از تخمین پارامترها از طریق الگوریتم آموزشی تنظیم شود.
{"title": "فرا پارامتر در یادگیری ماشینی", "link": "https://fa.wikipedia.org//w/index.php?title=%D9%81%D8%B1%D8%A7_%D9%BE%D8%A7%D8%B1%D8%A7%D9%85%D8%AA%D8%B1_%D8%AF%D8%B1_%DB%8C%D8%A7%D8%AF%DA%AF%DB%8C%D8%B1%DB%8C_%D9%85%D8%A7%D8%B4%DB%8C%D9%86%DB%8C&oldid=34696741", "language": "fa"}