在机器学习的背景下，超参数与启发式方法有什么区别？如果我们不学习参数而是提前决定它，这不就相当于一种启发式方法了吗？

如果有人能提供每种方法的清晰定义以及它们的比较，那将非常有帮助！希望我在这儿不是在拿苹果和橘子做比较。

回答：

有趣的想法！启发式方法与超参数之间最明显的区别在于，启发式方法是一种在搜索问题中很有用的函数，它用于快速评估不同的解决方案；而超参数则是“硬编码”在模型中的，因此对搜索没有任何帮助。

然而，如果你定义了一个仅返回常数超参数的启发式函数，那么我们确实可以说这个启发式函数与超参数是相同的。不过，我们通常不会这样看待，因为这种总是返回常数的启发式函数对寻找最优参数没有任何帮助。