解答：
④ モデルの学習の過程で決定されないパラメータである。
理由: ハイパーパラメータとは、学習アルゴリズムの設定やモデルの構造に関連するパラメータであり、モデルの学習過程で自動的に決定されるパラメータ（例えば、ニューラルネットワークの重みやバイアス）とは異なります。ハイパーパラメータは、学習率、バッチサイズ、エポック数、層の数、ノードの数などが含まれます。
その他の選択肢について：
- ① 前処理の際にのみ必要となるパラメータである。：これは正しくありません。ハイパーパラメータはモデルの学習全体に関連します。
- ② モデルに含まれるパラメータの中で最も値が大きいパラメータである。：これは正しくありません。ハイパーパラメータはサイズや値に関係なく、モデルの設定に関わるものです。
- ③ 別の学習済みモデルから再利用されたパラメータである。：これは正しくありません。ハイパーパラメータは学習前に設定されるもので、他のモデルから再利用されるわけではありません。
