3.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?
时间: 2024-06-03 17:08:01 浏览: 100
BP神经网络在函数逼近中的应用研究.pdf
在神经网络模型中,偏置𝒃的主要作用是调整输入信号在神经元中的加权和,从而影响神经元的激活状态。由于偏置𝒃的数量通常比权重矩阵𝑊的数量小得多,因此对偏置进行正则化往往会对模型的表现产生负面影响,导致模型的性能下降。此外,偏置𝒃通常具有一定的物理意义,例如在卷积神经网络中,偏置𝒃可以表示卷积核的偏移量,因此对偏置进行正则化可能会破坏模型的物理解释性。因此,在神经网络模型的结构化风险函数中通常不对偏置进行正则化。
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