在深度学习中， 权重是神经网络中连接各个层或神经元之间的重要参数。它们在模型训练过程中通过学习算法（如梯度下降）进行优化和调整，以便模型能够更准确地学习和预测输入数据与目标之间的关系。

具体来说，权重在深度学习中的作用包括：

特征提取：

权重决定了输入数据在神经网络中传播时的影响程度，从而影响模型对输入数据的特征提取能力。

模型行为调整：

权重通过反向传播算法等优化方法进行调整，以最小化模型的损失函数，从而提高模型的预测准确性。

知识存储与传递：

权重实质上是模型在训练过程中学到的“知识”，它们决定了数据如何在模型的各层之间传递和转换。

泛化能力：

合适的权重可以使模型在训练数据之外的新数据上表现更好，即具有较好的泛化能力。

在神经网络中，每个神经元之间的连接都有一个与之相关联的权重，这个权重决定了输入信号在网络中传播过程中的影响程度，即相邻层之间的连接强度。权重的值通常通过训练过程进行优化，以达到最佳的模型性能。

总结来说，权重是深度学习模型中至关重要的参数，它们通过学习过程进行优化和调整，使模型能够有效地学习和预测输入数据与目标之间的关系。