神经网络中的偏倚是什么

在神经网络中，偏差（bias）是一个常数，它被添加到输入层的每个神经元上，以便在模型学习过程中进行调整。偏差可以看作是神经元激活函数的一个偏移量，它能够影响神经元输出的值。在神经网络中，偏差通常是一个可学习的参数，这意味着在训练过程中，模型可以自动调整偏差的值以最小化损失函数。偏差可以帮助模型更好地拟合训练数据，并提高模型的泛化能力，从而使其在新的数据上表现更好。