При построении нейронной сети (например, при помощи keras) в описании (summary) модели указывается количество non-trainable параметров.
Сможете простым языком объяснить, что это такое, почему они могут возникать (без явного указания их выделить в параметрах) и что с ними делать?
Если под non-trainable параметрами модели вы понимаете так называемые "гиперпараметры", то здесь можно ответить так, что значение этих параметров задаётся "волевым усилием" аналитика(например), а не следует из данных. При этом это значение влияет на то какая именно модель будет построена-на её характеристики.
Trainable же параметры получают свои значения в процессе обучения модели и по факту являются одним из его итогов.