权重在深度学习中是一个非常重要的概念，通常用来表示神经网络中不同连接的强度或者影响力。权重在神经网络中决定了输入信号如何传播、组合和变换，从而影响了模型的输出。以下是一些关于权重的常见说法，以及其中一个不正确的说法：
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1. 权重决定了神经元的响应强度正确。权重决定了神经元如何响应输入信号。具体而言，神经元会将输入信号与其对应的权重相乘，然后将所有这些乘积相加，最终得到一个加权和。这个加权和通常会经过激活函数，以产生神经元的输出。
2. 权重可以用来表示特征的重要性正确。在训练过程中，神经网络会自动学习到哪些特征对于任务是重要的，哪些是不重要的。通过权重，我们可以推断出哪些输入特征对于神经网络的决策具有更大的影响力。
3. 所有权重都需要手动设置不正确。在深度学习中，大部分情况下，权重是通过训练神经网络来自动学习的。训练过程中，神经网络会调整权重以最小化损失函数，从而使模型能够更好地完成任务。
4. 权重的大小不会影响神经网络的性能不正确。权重的大小对神经网络的性能有着重要影响。权重过大或过小都可能导致训练不稳定或性能下降。因此，权重初始化和正则化技术通常用于确保权重处于合适的范围内。
总结：
所以，不正确的说法是第3点，不是所有权重都需要手动设置，大部分情况下神经网络会通过训练来学习适当的权重值，而不需要手动干预。