与密集层中偏差项的更新规则一样，在卷积网络中，偏差梯度是使用 Z 项的导数之和计算的：

其中 J 是成本函数，w 是卷积后激活的宽度，h 是卷积后激活的高度。

db 是通过对 dZ 求和来计算的。这意味着您正在对 conv 输出 (Z) 相对于成本的所有梯度求和。

计算网络的误差取决于您使用的成本函数。根据使用交叉熵或均方误差或其他合理的成本函数，您可能对网络的其他参数有不同的更新规则。但是，如果您使用分类任务变体中常见的交叉熵，则上述更新规则用于更新偏差项。