有效地打印模型权重，能够让我们直观地看到每一层网络如何捕捉数据特征，进而评估模型是否已正确学习到了预期的模式
这一过程不仅仅是简单地输出一长串数字，它要求开发者具备敏锐的分析能力，能够从错综复杂的权重分布中识别出异常值、权重衰减趋势等关键信息
通过对比训练前后的权重变化，我们可以评估学习率、正则化策略等超参数的有效性，适时调整以加速收敛或防止过拟合
因此，在追求模型精度的道路上，不可忽视“打印模型权重参数”这一基础而强大的工具
它如同显微镜下的细胞观察，让我们能够深入模型内部，精准施策，不断提升模型的泛化能力与准确性
