weight_decay_bias

weight_decay_bias是一种在机器学习中常用的正则化技术，用于减小模型的过拟合风险。在神经网络中，权重衰减（weight decay）是通过在损失函数中添加一个正则化项来实现的。而weight_decay_bias则是对偏置项进行权重衰减。

在神经网络中，每个神经元都有一个偏置项（bias），它用于调整神经元的激活阈值。偏置项可以看作是神经元的自身偏好或者对输入数据的偏见。在训练神经网络时，我们希望模型能够更好地适应训练数据，但过拟合可能导致模型在训练数据上表现很好，但在未见过的数据上表现较差。

为了避免过拟合，我们可以使用正则化技术来约束模型的复杂度。其中一种常见的正则化技术就是权重衰减（weight decay）。权重衰减通过在损失函数中添加一个正则化项，使得模型更倾向于选择较小的权重值。这样可以有效地减小模型的复杂度，降低过拟合的风险。

而weight_decay_bias则是对偏置项进行权重衰减的一种变体。它的作用是在正则化过程中对偏置项进行约束，使得模型更倾向于选择较小的偏置值。通过对偏置项进行权重衰减，可以进一步减小模型的复杂度，提高模型的泛化能力。