这个问题最近突然出现在我的脑海中。我向GPT和其他几个模型询问了卷积网络中偏置项的重要性。它们给出的回答各不相同，而且非常肤浅。我也偶尔看到在Kaggle笔记本中，人们在训练他们的模型时，在卷积层/密集层中设置'bias=False'或'bias=True'。你能分享一些关于为什么偏置项可能很重要，以及何时考虑启用/禁用它的见解吗？谢谢。
AskOverflow.Dev
需要记住的一点是，对于许多流行的激活函数（例如ReLU），如果任何神经元没有偏置项，输入值为零将映射到输出值为零。同样，如果你的整个网络使用这样的激活函数（没有归一化），情况也是如此：零输入映射到零输出，因此暗像素（值为零）将映射到零，并且实际上表现为线性。如果你想让所有像素都表现出非线性（这通常是神经网络的一般情况），一个解决方案是使用偏置项。
对于变换器来说，情况略有不同：它们通常不使用偏置项，部分原因是它们使用频繁的层归一化层，这些层实际上添加了它们自己的偏置。
但在某些情况下，例如SWIN变换器，注意力图的大小总是已知的（等于窗口大小），并且它们直接将学习到的位置偏置添加到注意力图中。