隐藏参数，在计算机科学和机器学习中，通常指的是那些没有被明确地声明或者显示在模型定义中，但对模型性能有重要影响的参数。这些参数可能包括：
1. 超参数（Hyperparameters）：这些参数是模型训练过程中外部设置的参数，不是通过学习得到的。例如，神经网络中的学习率、批次大小、隐藏层的大小和数量等。
2. 未显式定义的参数：在算法的实现中，某些参数可能被设置为默认值，这些默认值实际上对模型的表现有影响，但用户在使用时并未意识到它们的存在。
3. 环境参数：在模型部署到实际环境中时，某些参数可能由环境变量、配置文件或运行时系统决定，这些参数对于模型的运行是必要的，但用户通常不需要直接设置。
4. 模型内部参数：在复杂的模型中，有些参数在模型结构中并未直接出现，但它们的存在和取值对模型的表现有影响。例如，在深度学习中，神经网络中的神经元连接权重和偏置项就是模型内部参数。
隐藏参数的存在可能导致以下问题：
不可解释性：由于用户无法直接控制这些参数，模型的决策过程变得难以解释。
不可复现性：在不同的环境中，隐藏参数的不同可能导致相同模型的性能出现差异。
因此，在模型设计和应用中，尽量减少隐藏参数，或者提供足够的信息来解释这些参数的影响，对于提高模型的透明度和可解释性非常重要。
