神经网络中，bias有什么用，为什么要设置bias，当加权和大于某值时，激活才有意义？ 第1页
1
ma-chao-61 网友的相关建议:
这里的回答都没有用最直观的方法解释。我们可以把问题先简化，为什么线性模型要加 bias？答案很简单，不加 bias 你的分类线(面)就必须过原点，这显然是不灵活的。有了bias我们就可以上下左右移动我们的线了。神经网络是一样的道理。
1
相关话题
机器学习小白来提问：关于联邦学习FedAVG和FedSGD的问题？自监督学习（Self-supervised Learning）有什么比较新的思路？
如何评价深度学习之父Hinton发布的Capsule论文？
如何看待 AlphaFold 在蛋白质结构预测领域的成功？
如何解读「量子计算应对大数据挑战：中国科大首次实现量子机器学习算法」？
2022 年人工智能领域的发展趋势是什么？你都有哪些期待？
现在互联网公司还有做特征工程的工作吗？
为什么 MobileNet、ShuffleNet 在理论上速度很快，工程上并没有特别大的提升？
有哪些比较好的元学习（meta learning）领域的学习资源？
如何全面理解工程师红利？
相关的话题
2022 年初，你认为哪项成果代表了现在人工智能的最高水平？如何学习视频识别技术？
深度学习cnn中，怎么理解图像进行池化（pooling）后的平移不变性？
你有哪些deep learning（rnn、cnn）调参的经验？
如何评价MXNet发布的1.0版本？
深度学习火热兴起后，隐马尔可夫模型（HMM）还有何独到之处，是不是几乎可被深度学习模型给替代了？
石头和塑料袋对于计算机传感器的差别在于什么？为什么无人驾驶系统会依然存在对周围环境的误判？
如何评价Hinton在加拿大多伦多大学关于用“capsule”作为下一代CNN的演讲？
mxnet的并行计算为什么这么牛，是什么原理？
下一代 AI 框架长什么样？
有哪些LSTM(Long Short Term Memory)和RNN(Recurrent)网络的教程？
有哪些比较好的元学习（meta learning）领域的学习资源？
数据挖掘、机器学习、自然语言处理这三者是什么关系？这几个怎么入门啊？
如何看待指出 神经网络的训练罪魁祸首是退化一文？
物理专业的学生如何看待机器学习和大数据这些方向呢？
学习机器学习应该看哪些书籍？
如何评价微软提出的无监督视觉模型BEiT：ImageNet达到88.6，ADE20K达到57.0？
有人说「真正的人工智能至少还要几百年才能实现」，真的是这样吗？
石头和塑料袋对于计算机传感器的差别在于什么？为什么无人驾驶系统会依然存在对周围环境的误判？
机器学习的理论方向 PhD 是否真的会接触那么多现代数学（黎曼几何、代数拓扑之类）？
2021年了，机器学习有什么高质量的专著?
如何看待NVIDIA 即将开源的DLA？
如何评价百度自动驾驶 ApolloAuto 在 Github 上发布的代码？
凸分析和凸优化有什么推荐的教材吗？
联邦学习/联盟学习 (Federated Learning) 的发展现状及前景如何？
NLP领域，你推荐哪些综述性的文章？
什么是meta-learning?
什么是人工智能？人工智能、机器学习、深度学习三者之间有什么关系吗？
神经网络的万能逼近定理已经发展到什么地步了？
目前工业界常用的推荐系统模型有哪些？