下列有关超参数的说法不正确的是

A.超参数无需优化，它不影响模型的学习的性能和效果。

B.在机器学习中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。

C.超参数是编程人员在机器学习算法中用于调整的旋钮。

D.神经网络的隐含层数量。

A.深度学习模型的权重，偏差

B.深度学习的学习速率、人工神经网络的层数

C.深度学习的迭代次数

D.深度学习的每层神经元的个数

A.深度学习的学习速率、人工神经网络的层数

B.深度学习模型的权重，偏差

C.深度学习的迭代次数

D.深度学习的每层神经元的个数

A.超参数的取值是通过学习算法训练出来的

B.学习率和误差值均不是超参数

C.隐含层的层数和节点个数都是超参数

D.可以通过测试集来确定超参数

A.测试集用来评估模型的泛化能力

B.隐含层的层数和误差值都不是超参数

C.训练集用来确定模型参数

D.验证集用来确定网络的超参数

A.测试集用来评估模型的泛化能力

B.隐含层的层数和误差值都不是超参数

C.训练集用来确定模型参数

D.验证集用来确定网络的超参数