在机器学习中，模型是指一种数学函数或算法，它可以接受输入数据并输出一个结果。例如，在图像分类问题中，模型可以将一张图片作为输入，然后输出一个代表图像类别的数字或标签。

模型包括两类参数，分别是超参数和内部参数。

超参数是在训练模型之前设置的参数，例如学习率、批次大小、层数和每一层的神经元数量等。这些超参数需要经过仔细的选择和调整，以使模型在训练期间表现良好。

内部参数是模型的内部变量，例如权重和偏差，是在训练过程中自动学习的，它们通过不断迭代调整以最小化预测值与真实值之间的误差。

在训练过程中，超参数的设置对模型的训练过程和结果有很大的影响，因此需要进行仔细的调整和优化，以获得更好的模型性能。