为什么在神经网络模型的结构化风险函数中不对偏置𝒃 进行正则化？

在神经网络模型的结构化风险函数中不对偏置𝒃 进行正则化的主要原因是，偏置是用来控制神经元激活的阈值，正则化偏置会影响神经元的偏置值，从而影响神经元的激活情况，这可能会导致模型性能下降。另外，偏置通常数量比权重少得多，因此对偏置进行正则化可能会对模型的泛化能力产生较小的影响。因此，在神经网络模型中，通常只对权重进行正则化，而不对偏置进行正则化。