每层应该有一个偏差还是每个节点都应该有一个偏差？
我想要实现一个通用的神经网络，其中包括1个输入层，由输入节点组成；1个输出层，由输出节点组成；以及N个隐藏层，由隐藏节点组成。节点按层级组织，规则是同一层中的节点不能相互连接。 我基本理解bias（偏置）的概念，但还有一个问题。 每层应该有一个bias值（由该层中所有节点共享），还是每个节...
卷积层中的偏差（bias）对测试准确度是否真的有影响？
我理解在小网络中需要偏置来移动激活函数。但对于具有多层CNN、池化、Dropout和其他非线性激活的深度网络，偏置真的有影响吗？卷积滤波器正在学习局部特征，并且对于给定的卷积输出通道，使用相同的偏置。 这不是这个链接的重复。上面的链接仅解释了小型神经网络中偏置的作用，并没有尝试解释包含多个C...
为什么人工神经网络中需要偏置？每一层应该有单独的偏置吗？
我想制作一个模型来预测输入信号的未来响应，我的网络结构是[3,5,1]: 3个输入， 隐藏层中有5个神经元，以及 输出层中有1个神经元。 我的问题是： 对于每个隐藏层和输出层，我们是否应该有单独的BIAS偏差？ 我们是否应该为每个层分配BIAS偏置权重（因为BIAS成为网络的额外值...
神经网络的初始偏差值
我现在正在使用Tensorflow构建CNN，并使用He正态权重初始化方式来初始化权重矩阵。但是，我不确定应该如何初始化偏置值。在每个卷积层之间，我使用ReLU作为激活函数。有没有标准的方法来初始化偏置值？# Define approximate xavier weight initializ...
神经网络每个神经元的偏置
我一直在追随Andrew NG关于神经网络的视频。在这些视频中，他并没有为每个神经元关联一个偏置，而是在每个层的头部添加了一个偏置单元，在计算完激活后与计算一起使用来计算下一层的激活（前向传播）。 然而，在其他一些机器学习博客和视频中，例如这个，每个神经元都有一个偏置。这种差异的原因是什么，...
神经网络中实现偏差的正确方法
我可以制作神经网络，只是需要澄清偏置的实现方式。哪种方式更好：将每个层的偏置矩阵 B1, B2, .. Bn 实现在它们自己的单独矩阵中，与权重矩阵分开，还是通过在权重矩阵中添加一个 1 来包含偏置，这个 1 是前一层的输出（此层的输入）。以图像为例，我问的是这种实现方式： 还是这种实现...
输入层是否应包括偏置神经元？
我在想：在多层前馈神经网络中，输入层是否应该包括偏置神经元，或者这仅对隐藏层有用？如果是这样，为什么？
在tensorflow中使用get_variable函数对偏差进行零初始化
我正在修改的代码对于权重变量使用了tf.get_variable，对于偏差初始化使用了tf.Variable。经过一些搜索，似乎应始终优先使用get_variable，因为它在共享方面具有可移植性。因此，我尝试将偏差变量更改为get_variable，但好像无法使它工作。 原始代码：tf.V...
卷积层一定需要偏置吗？
我正在使用Python中的Tensorflow构建CNN + Ensemble模型，以分类图像。我从Google Images中爬取了狗和猫的图像，然后将它们改为126 * 126像素大小和灰度，并添加标签0到狗，1到猫。CNN有5个卷积层和2个全连接层。模型使用了HE、PReLU、最大池化、...
为什么在识别XOR运算符的反向传播神经网络中需要一个偏置神经元？
昨天我发布了一个问题，涉及到我在使用反向传播神经网络处理XOR运算时遇到的问题。我做了更多的工作并意识到这可能与没有偏置神经元有关。 我的问题是，偏置神经元一般的作用是什么，在识别XOR运算的反向传播神经网络中起到的作用是什么？是否可以在没有偏置神经元的情况下创建反向传播神经网络？