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个人认为这种偏差几乎总是有帮助的。实际上，偏置值允许将激活功能左移或右移，这对于机器学习可能是至关重要的。

考虑看下这个没有偏差值的1输入1输出网络：

网络的输出通过将输入（x）乘以权重(w0)并通过某种激活函数（例如S形函数）传递结果来计算。

这是网络计算的函数，对于w0的各种值：

改变重量w0本质上改变了S形的“陡度”。但是如果你希望网络在x是2的时候输出0呢？只要改变S形的陡度就行不通了 - 而是希望能够把整个曲线向右移动。

这正是偏差值要做的事情。如果我们给这个网络增加一个偏差，像这样：

...那么网络的输出变成sig(w0*x + w1*1.0)。以下是网络的输出对于w 1的各种值的示例：

当w1的权重为-5时，曲线向右移动，这使得当x是2时，我们可以有一个输出0的网络。

没有偏差的神经网络中的层只不过是输入向量与矩阵的乘积。（输出向量可能会通过S型函数进行标准化，然后用于多层ANN）。

只是为了增加我的两分钱。

一个更简单的方法来理解偏差是什么：它与线性函数的常数b类似

y = ax + b

它允许您上下移动线路，以更好地适应数据的预测。如果没有b，那么总是通过原点（0，0），你可能会变得更穷。