偏差有助于得到更好的方程。

想象一下，输入和输出就像一个函数y = ax + b，你需要在输入(x)和输出(y)之间画一条正确的线，以最小化每个点和直线之间的全局误差，如果你保持这样的方程y = ax，你将只有一个参数用于适应，即使你找到了最小化全局误差的最佳参数，它也会离你想要的值很远。

你可以说，偏差使方程更灵活，以适应最佳值

在神经网络中:

每个神经元都有一个偏向 您可以将偏差视为阈值(通常是阈值的相反值) 输入层的加权和+偏置决定神经元的激活 偏差增加了模型的灵活性。

在没有偏差的情况下，仅考虑来自输入层的加权和可能不会激活神经元。如果神经元没有被激活，来自该神经元的信息就不会通过神经网络的其余部分传递。

偏见的价值是可以学习的。

实际上，bias = - threshold。你可以把偏差想象成让神经元输出1有多容易，如果偏差很大，神经元输出1很容易，但如果偏差很大，就很难了。

总而言之:偏置有助于控制激活函数的触发值。

观看这段视频了解更多细节。

一些更有用的链接:

Geeksforgeeks

走向数据科学

一个更简单的理解偏差的方法是:它在某种程度上类似于线性函数的常数b

y = ax + b

它允许你上下移动这条线，以便更好地将预测与数据相匹配。

如果没有b，直线总是经过原点(0,0)你可能会得到一个较差的拟合。

术语偏差用于调整最终输出矩阵，就像y截距一样。例如，在经典方程y = mx + c中，如果c = 0，那么直线将始终经过0。添加偏差项为我们的神经网络模型提供了更大的灵活性和更好的泛化。

偏差决定了你的体重旋转的角度。

在二维图表中，权重和偏差可以帮助我们找到输出的决策边界。

假设我们需要构建一个AND函数，输入(p)-输出(t)对应该是

{p=[0，0]， t=0}，{p=[1，0]， t=0}，{p=[0，1]， t=0}，{p=[1，1]， t=1}

现在我们需要找到一个决策边界，理想的边界应该是:

看到了吗?W垂直于边界。因此，我们说W决定了边界的方向。

但是，第一次找到正确的W是很困难的。大多数情况下，我们随机选择原始W值。因此，第一个边界可能是这样的:

现在边界平行于y轴。

我们要旋转边界。如何?

通过改变W。

因此，我们使用学习规则函数W'=W+P:

W'=W+P等价于W'=W+ bP，而b=1。

因此，通过改变b(bias)的值，就可以决定W’和W之间的夹角，这就是“ANN的学习规则”。

你也可以阅读Martin T. Hagan / Howard B. Demuth / Mark H. Beale的《神经网络设计》，第4章“感知器学习规则”。

Two different kinds of parameters can be adjusted during the training of an ANN, the weights and the value in the activation functions. This is impractical and it would be easier if only one of the parameters should be adjusted. To cope with this problem a bias neuron is invented. The bias neuron lies in one layer, is connected to all the neurons in the next layer, but none in the previous layer and it always emits 1. Since the bias neuron emits 1 the weights, connected to the bias neuron, are added directly to the combined sum of the other weights (equation 2.1), just like the t value in the activation functions.1

它不实用的原因是，您同时调整权重和值，因此对权重的任何更改都会抵消对先前数据实例有用的值的更改……在不改变值的情况下添加偏置神经元可以让你控制层的行为。

此外，偏差允许您使用单个神经网络来表示类似的情况。考虑由以下神经网络表示的AND布尔函数:

(来源:aihorizon.com)

W0对应于b。 W1对应x1。 W2对应于x2。

A single perceptron can be used to represent many boolean functions. For example, if we assume boolean values of 1 (true) and -1 (false), then one way to use a two-input perceptron to implement the AND function is to set the weights w0 = -3, and w1 = w2 = .5. This perceptron can be made to represent the OR function instead by altering the threshold to w0 = -.3. In fact, AND and OR can be viewed as special cases of m-of-n functions: that is, functions where at least m of the n inputs to the perceptron must be true. The OR function corresponds to m = 1 and the AND function to m = n. Any m-of-n function is easily represented using a perceptron by setting all input weights to the same value (e.g., 0.5) and then setting the threshold w0 accordingly. Perceptrons can represent all of the primitive boolean functions AND, OR, NAND ( 1 AND), and NOR ( 1 OR). Machine Learning- Tom Mitchell)

阈值是偏置，w0是与偏置/阈值神经元相关的权重。