我在网上很难找到关于如何在卷积神经网络中对偏置进行反向传播的资源。我这里所说的偏置是指在卷积操作后添加到每个数字上的数值。

这里有一张图片进一步解释

我知道如何计算滤波器权重的梯度，但我不确定该如何处理偏置。目前我只是通过该层的平均误差来调整它。这正确吗？

回答：

这与标准神经网络中的偏置梯度类似，但在这里我们对所有关于卷积输出的梯度进行求和：

其中L是损失函数，w和h是卷积输出的宽度和高度，是卷积输出相对于损失函数的梯度。

因此，b的梯度是通过对每个位置(w, h)处相对于损失函数L的所有卷积输出梯度进行求和来计算的。

希望这对你有帮助。