它不仅是理论与实践的桥梁，更是模型调优与性能评估的锐利工具
通过深入分析模型各层权重的分布情况，我们能够洞察网络学习的内在机制，识别潜在的过拟合或欠拟合迹象
权重分布图如同一张地图，引领我们穿越复杂的数据迷宫，揭示哪些特征被模型重点捕捉，哪些则可能被忽视
一旦发现异常或不平衡，如权重集中在某一极端，便需及时采取措施，如正则化、优化器调整或数据增强，以平衡学习过程，提升模型泛化能力
因此，查看模型权重分布不仅是技术操作，更是对模型深入理解与精准调校的艺术
它要求我们从宏观到微观，全方位审视模型状态，确保每一步优化都基于坚实的数据与理论支撑
只有这样，我们才能在深度学习的征途上，不断突破极限，创造更加智能与高效的解决方案
