我理解偏置节点在神经网络中的作用，以及它在小型网络中通过移动激活函数的重要性。我的问题是：在非常大的网络中（更具体地说，是使用ReLu激活函数的卷积神经网络，用于图像识别，具有3个卷积层，2个隐藏层和超过10万个连接），偏置是否仍然重要，或者它的影响是否会被大量的激活所淹没？

我问这个的原因是，在过去我构建的网络中，我曾忘记实现偏置节点，但在添加后发现性能差异微乎其微。这是否可能是由于偶然性，即特定数据集不需要偏置？在大型网络中，我是否需要用更大的值来初始化偏置？任何其他建议将不胜感激。

回答：

偏置节点/项的存在只是为了确保预测输出是无偏的。如果你的输入具有从-1到+1的动态范围，而你的输出只是输入的简单平移+3，那么带有偏置项的神经网络将简单地使偏置神经元具有非零权重，而其他权重为零。如果在这种情况下没有偏置神经元，所有激活函数和权重将被优化，以尽可能模拟简单的加法，使用S形函数/切线和乘法。

如果你的输入和输出具有相同的范围，比如从-1到+1，那么偏置项可能不会有用。

你可以查看你提到的实验中偏置节点的权重。或者它非常低，这可能意味着输入和输出已经居中。或者它很重要，我打赌其他权重的方差会减少，从而导致一个更稳定（且不太容易过拟合）的神经网络。