机器学习模型的超参数调优：为何正则化参数无法与模型参数一同训练？

核心原因 #

• 定位本质不同：模型参数是拟合训练数据内在规律的“执行者”（比如线性回归的系数、神经网络的权重），而超参数是管控模型学习规则的“裁判”。拿正则化参数λ举例，它的作用是限制模型参数规模，防止过度拟合；如果把λ当成模型参数一起训练，相当于让模型自己决定要不要约束自己，逻辑上完全矛盾。
• 优化目标错位：模型参数的优化目标是最小化训练数据的损失值，但超参数的最优值要靠测试数据表现判定——它的使命是提升模型泛化能力。如果把超参数放进训练流程一起优化，它会完全跟着训练数据的损失走，彻底偏离“调控泛化”的初衷。
• 优化逻辑不匹配：模型参数可通过梯度下降等方法在连续空间高效优化，但超参数（哪怕是实数类型）的最优解往往不在梯度平滑变化的路径上。强行用训练模型参数的方法优化超参数，根本找不到真正能提升泛化能力的取值。

强行训练会引发的问题 #

• 严重过拟合：超参数会主动配合模型参数把训练损失压到极低，比如正则化参数λ会被优化到趋近于0，完全失去约束作用，模型会把训练数据里的噪声、异常点全部拟合进去，拿到测试数据上直接失效。
• 训练过程失控：超参数和模型参数的优化方向会互相拉扯，比如模型参数想增大来拟合噪声，λ想减小来允许这种行为，导致整个训练的梯度混乱，模型参数根本无法收敛到合理取值。
• 泛化能力彻底丧失：超参数本来是平衡“拟合能力”和“泛化能力”的杠杆，一旦把它当成模型参数训练，它会彻底服务于训练数据的拟合需求，模型变成只会死记硬背训练样本的工具，对从未见过的数据毫无预测能力。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user25004