Параметры нейронной сети представляют собой внутренние переменные, влияющие на её поведение и способность решать задачи. К основным параметрам относятся веса связей между нейронами, смещения и гиперпараметры оптимизации, такие как скорость обучения и регуляризация. В процессе обучения алгоритмы машинного обучения, например, градиентный спуск, настраивают эти параметры, чтобы минимизировать ошибку на обучающих данных и повысить производительность модели. Оптимизация параметров является важным этапом в разработке нейросетевых систем.