self.bias2 += np.sum(self.delta2, axis=0)

这行代码是神经网络中的反向传播算法的一部分，在更新第二层隐藏层的偏置值时使用。偏置是一种常数，它被加到每个神经元的加权和上，并且它的值可以被视为训练过程中的可调参数。

在这行代码中，self.delta2是第二层隐藏层的误差项，np.sum(self.delta2, axis=0)将误差项沿着第0轴（即按列）求和，得到一个长度为self.bias2的数组，表示每个神经元的误差。然后，这个误差数组被加到self.bias2中，以更新偏置值。这个过程是反向传播算法的一部分，它的目的是通过在整个网络中传播误差来更新权重和偏置，以最小化损失函数。