在典型的神经网络中，偏差通常是这样添加的
v = activation ( w1*x1+ ... + Wb*b)
但是，我不确定它是如何在卷积层中完成的。我的一个想法是，它是在神经元的每个卷积操作中添加的。那是对的吗？
如何在卷积层中添加偏差
数据挖掘
美国有线电视新闻网
2022-01-21 14:29:02
1个回答
通常有两种方式将偏差添加到卷积层：
捆绑偏差：每个内核共享一个偏差
Untied bias：你使用每个内核和输出使用一个偏差
检查此博客文章比较两者。
除此之外，在 CNN中，偏见并不是真正需要的。有许多流行的实现完全忽略它（例如ResNet-152）。
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