参数越多，精度越高，这是真的吗？

不一定。虽然增加参数可以在一定程度上提高模型容量和精度，但这并非精度更高的绝对保证。

决定更多参数是否转化为更高精度的关键因素包括：训练数据的质量和数量必须足够；模型架构必须有效利用增加的容量；仔细的正则化对于防止过拟合至关重要；以及好处最终会达到收益递减。将参数推超超过问题复杂性所需的范围，在没有足够数据和调优的情况下往往浪费资源并可能损害性能。

在实践中，当与海量高质量数据集和充足计算资源配合时，扩大参数量对于图像识别或语言建模等复杂任务的精度提升显著。然而，对于简单任务或数据有限的场景，经过良好设计的小型模型往往能达到相当的精度，同时提供更好的成本效益和部署效率。工程师必须在参数规模与数据可用性和实际约束之间取得平衡。