bias_initializer

bias_initializer是用于初始化神经网络中偏置项（bias）的方法。在神经网络中，每个神经元都有一个偏置项，它可以理解为神经元的“偏好”。偏置项通过添加一个常数值来调整神经元的激活值，从而影响网络的输出。

bias_initializer决定了如何初始化偏置项的值。常见的初始化方法包括：

1. 零初始化（Zero Initialization）：将所有偏置项初始化为0。这是一种简单但常用的初始化方法。
2. 常数初始化（Constant Initialization）：将所有偏置项初始化为一个固定的常数值。这个常数值可以手动设置，也可以通过超参数进行调整。
3. 随机初始化（Random Initialization）：将所有偏置项初始化为服从某种概率分布的随机值。常见的随机初始化方法包括均匀分布（uniform distribution）和正态分布（normal distribution）。

根据具体的任务和网络结构，选择合适的bias_initializer可以帮助网络更好地学习数据的特征和模式。