基础权重是什么?

基础权重是机器学习模型训练时的初始参数值。这些值随机生成，决定了模型学习起点。权重大小直接影响模型预测结果，初始值过大会导致训练不稳定，过小则会使学习缓慢。常见的初始化方法包括随机小数值和均匀分布，确保模型从合理状态开始学习。

权重的作用

权重在模型中负责调整输入信号的重要性。每个输入特征对应一个权重，数值越大表示该特征影响越大。训练过程中，权重会根据误差不断更新。优化算法如梯度下降会逐步调整权重，使模型预测更准确。权重过大容易引发过拟合，需要通过正则化技术控制其大小。