一、偏置的意義

最基礎(chǔ)的神經(jīng)元感知器如下:

注意這里的閾值, 它度量了神經(jīng)元產(chǎn)生正(負(fù))激勵的難易程度.也就是說，在上文的模型中, 閾值越大, 產(chǎn)生正激勵的難度越大.

同時對于偏置需要注意的點是：偏置是不需要正則化的，并且正則化偏置的話會導(dǎo)致欠擬合。我們從意義上去理解話，若對偏置正則化（懲罰），會導(dǎo)致激活變得更加簡單，偏差就會上升，學(xué)習(xí)的能力就會下降！

二、參數(shù)初始化

在講初始化前，先簡單復(fù)習(xí)下反向傳播算法可表示為以下幾個步驟：

我們前面說過：線性分類器邏輯回歸模型可以算作為一個簡單的單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。為了更好的說明

總結(jié)

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