权重是神经网络模型中最重要的参数，可以由人工或者反向传播算法自动设定，可以了解整个神经网络模型的整体表现，以提高预测结果的精准度。

权重是指神经网络中用于计算和估计输入和输出样本之间关系的参数。它是整个神经网络模型中最主要的参数，相当于神经网络的“智慧”，而神经网络又是机器学习中最大众化算法之一。权重可以由人为设定，也可以通过反向传播算法自动设定。通过计算每一权重参数，可以了解整个神经网络的整体表现，从而使预测结果更加精准。

拓展知识：

反向传播算法是深度学习中最常用的权重训练算法。它是将预测值与实际值之间的误差从输出层向输入层传播，根据误差幅度和方向计算每个链接权重的更新量，使预测值与实际值之间的误差越来越小，最终让模型更加精准。