Entender cómo los pesos cambian la precisión del modelo

Imagina que tienes que hacer una predicción para un único punto de datos. El valor real del objetivo es 7. El peso que va de node_0 a la salida es 2, como se muestra abajo. Si lo aumentas ligeramente, cambiándolo a 2.01, ¿las predicciones serían más precisas, menos precisas o se mantendrían igual?