卷积神经网络LeNet-5结构卷积采样中加偏置Bx的作用是什么
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发布时间：2022-04-23 18:14
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时间：2023-09-17 00:34
简单的讲吧
h(x)=f(wx+b）
上式子就是神经元所表示的函数，x表示输入，w表示权重，b表示偏置，f表示激活函数，h(x)表示输出。
训练卷积神经网络的过程就是不断调整权重w与偏置b的过程，以使其输出h(x)达到预期值。
权重w与偏置b就相当于神经元的记忆。
至于你说的为什么要偏置b可以看看这个博客http://blog.csdn.net/xwd18280820053/article/details/70681750
从其根本上讲，就是不加偏置b的话，上面的函数就必定经过原点，进行分类的适用范围就少了不是吗
