我很难理解在单层感知机中，阈值到底起什么作用。 无论阈值是多少，数据通常都会被分开。 似乎较低的阈值更均匀地划分数据；这是它的用途吗？

回答：

实际上，只有在不使用偏置项时，你才会设置阈值。 否则，阈值为 0。

请记住，单个神经元用超平面划分输入空间。明白了吗？

现在想象一个具有 2 个输入X=[x1, x2]，2 个权重W=[w1, w2]和阈值TH的神经元。 该等式显示了此神经元的工作方式：

x1.w1 + x2.w2 = TH

这等于：

x1.w1 + x2.w2 - 1.TH = 0

也就是说，这是你的超平面方程，它将划分输入空间。

请注意，只有手动设置阈值，此神经元才能正常工作。 解决方法是将TH更改为另一个权重，因此：

x1.w1 + x2.w2 - 1.w0 = 0

其中术语1.w0是你的偏置项。 现在，你仍然可以在输入空间中绘制一个平面，而无需手动设置阈值（即，阈值始终为0）。 但是，如果将阈值设置为其他值，则权重将自行调整以调整方程式，即，权重（包括偏置项）吸收阈值的影响。