在 NEAT 中，您可以添加一个始终处于活动状态的特殊偏置输入节点。关于这种节点的实现，原始论文中没有太多信息。现在我想知道偏置节点应该如何表现，如果有一个共识的话。

所以问题是：

• 来自偏置节点的连接是否在进化过程中出现，并且可以像常规连接一样为新节点拆分，还是偏置节点总是与所有非输入节点有连接？

我有一个带有 keras 的卷积神经网络：

输入有大小(8192,1)

如果我检查我的模型摘要，该层具有以下属性、输出形状和参数：

这里如何计算参数：

我计算了参数->(65 x 1 x 1 + 1) x 128给了我准确的 8448。但我不明白为什么偏差在里面？我有激活=无。

我在这里读到：

如果use_bias为真，则创建一个偏置向量并将其添加到输出中。最后，如果activation is not None，它也适用于输出。

我没有将偏差设置为 true 并将激活设置为 none。

我目前正在尝试使用 python 库中的 mlpclassifier 提供的权重矩阵和偏差向量手动计算我的神经网络的输出概率。目标是从 mlp.predict_proba 获得相同的输出。不幸的是，由于未知原因，我无法计算它。首先我执行测试数据和第一个权重矩阵之间的内积，添加来自同一层的偏置向量，然后计算激活函数（在这种情况下为'relu'）......等等直到输出层. 您可以在下面找到我正在使用的代码以及一些附加说明。

提前谢谢你:) Joao

4bit up counter 的实现。首先，我在没有使用偏差项的情况下实现了模型。该模型似乎工作正常，但在添加偏差项后，模型在初始阶段过度拟合，损失为零。即使对于看不见的数据，该模型也预测与训练数据相同的输出。下面是相同的实现。问题是什么...

为什么添加偏见会在这里产生问题，什么时候应该添加偏见？

我正在尝试使用 predict() 函数使用 X_trainT 和 X_testT 预测测试和训练数据的输出。我收到以下列出的错误 -

预测功能

错误

从代码中可以看出，我想在第二个输出通道中添加一个偏置项。但是，我的实现不起作用。偏置项根本不更新。它在训练期间保持不变，我认为它在训练期间是不可学习的。所以问题是我怎样才能让偏差项变得可学习？是否有可能做到这一点？下面是训练期间偏差的一些输出。任何提示不胜感激，在此先感谢！

块引用

我正在制作一个单层感知器，它学习如何检测一个点是高于还是低于给定线（它将结果输出为 1 或 -1）。当线的 y 截距为 0 并且没有偏差时，它工作正常，但是当我合并一个偏差并更改 y 截距（在本例中为 -150）时，偏差不断减小到 -150 并且感知器可以'解决不了。我该如何解决？

（不要担心 JFrame 和点的细节，一些我知道可以正常工作的方法已从这篇文章中删除以简化代码）

主要类：

}

大脑类（感知器）：

}

我目前正在尝试从本文第 217 页实施最小-最大相关性模型：https ://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S0031320316303582?token=3C705E0F2F8518D919BAA293EC6ABA570F1CCB83ACB67C60419737F55BDFEC57013FA2FCFEC57013FA2FCF331

问题是，我需要训练一个偏差，它被添加到一个层中，并且它本身作为权重*输入 + 偏差的总和给出。应该训练后面的权重。

所以，我有一个带有一个隐藏层的神经网络。隐藏层的偏差像线性回归一样构造，只是输入和输出层。偏差有自己的输入值。我想我必须使用功能 api，但是如何在隐藏层中添加 LR 输出作为偏置项？

我想问你一个关于 CNN 中使用的密集层中使用的神经元数量的问题。据我所知，密集层通常使用 16,32,64,128,256,512,1024,2048 个神经元。那么在输出层之前降序还是升序更好？

例如

或者

能否请给出解释的答案？谢谢

我有这个模型，我的眼睛一切都很好。但是，它说如果卷积后面跟着一个归一化层，我必须从卷积中移除偏差，因为它已经包含偏差的参数。你能解释一下为什么以及如何做到这一点吗？