對於複雜的神經網絡模型，參數變化確實不一定能準確反映模型行為的變化。這主要是因為：
過度參數化：在大型模型中，存在多組參數可以導致相似的模型行為，這使得單純依賴參數變化來評估模型行為變得不可靠。這種現象與“彩票假設”有關，即過度參數化的神經網絡更容易找到導致收斂的參數集。
行為與參數的非線性關係：模型的行為可能與參數之間存在非線性關係，這使得簡單的參數變化無法捕捉到行為的變化。
其他方法：可以考慮使用以下方法來更好地捕捉參數變化與模型行為之間的關係：
可視化技術：通過可視化模型的損失地形和參數空間，幫助理解參數變化如何影響模型行為。
敏感性分析：進行敏感性分析，評估不同參數對模型輸出的影響，從而更好地理解參數與行為之間的關係。
基於行為的評估指標：引入基於模型行為的評估指標，如準確率、F1分數等，來直接評估訓練樣本的影響力，而不僅僅依賴於參數變化。
這些方法可以幫助研究人員更全面地理解複雜神經網絡模型的行為，並提高對影響樣本的識別能力。