我是神经网络的新手，我的问题仍然非常基础。我知道大多数神经网络允许甚至要求用户选择超参数，例如：

• 隐藏层数
• 每层的神经元数量
• 投入和产出的数量
• batches 和 epochs 步骤以及一些与反向传播和梯度下降相关的东西

但随着我继续阅读和 youtube，我了解到还有另一个重要的“小参数”，例如：

• 激活函数类型

• 激活函数微调（例如 sigmoid 的移位和斜率）

• 输出中是否有激活函数

• 权重范围（它们是从零到一还是从-1到1或-100到+100或任何其他范围）

• 权重是正态分布的还是只是随机的

等等...

其实问题是：

第一部分：

我是否理解正确，只要您使用“现成”解决方案，大多数神经网络都不允许更改那些“小参数”？换句话说，如果我想访问那些“小参数”，我需要自己编程整个神经网络，或者有“半成品”

B 部分：（已编辑） 对于使用神经网络作为日常工具来解决问题的人（如数据科学家），这些人处理微调事物的频率和频率如何，我称之为“小参数”？或者这些参数通常由创建 pytorch、tensorflow 等框架的神经网络开发人员调整？

非常感谢你