單個神經元的模型如下圖所示：
在右圖中，神經元的激勵反應可分為兩大部分：
1、神經元接受刺激，並對所有的刺激進行加權求和，然後加上偏置，得到激勵值；
2、將激勵值作為輸入，輸入到啟用函式，最後通過激勵函式的作用得到最後的響應；
注意：這裡總共分為兩個過程，不能忽視最後啟用函式的作用。
乙個線性分類器就可以看作是乙個單個神經元，其中的線性指對各個刺激xi的線性加權，啟用函式f將刺激對映到各個分類區間中去。
偏置的意義：
最基礎的神經元感知器如下:
這個例子中輸入為x_1, x_2, x_3 三個變數, 輸出為0或1. 當三個變數的加權和∑i
wixi
大於某個閾值的時候, 輸出為1, 反之為0.ou
tput
={01
if ∑iw
ixi<
threshold
if ∑iw
ixi≥
threshold
注意這裡的閾值, 它度量了神經元產生正(負)激勵的難易程度.也就是說，在上文的模型中, 閾值越大, 產生正激勵的難度越大.
而為了更好的計算和表達，我們可以把其中的b和∑i
wixi
移到同一邊，同時給他取了乙個不錯的名字，叫做偏置bias，而w叫做權重weight！ou
tput
={01
if ∑iw
ixi+
b<
0if ∑i
wixi
+b≥0
也就是說： 偏置的大小度量了神經元產生正(負)激勵的難易程度.
這是最簡單的感知器神經元. 而現代神經網路中常用的sigmoid, tanh或是relu都是在w⋅
x+b 的基礎上加上乙個啟用函式, bias也就是b的意義是一樣的。
同時對於偏置需要注意的點是：偏置是不需要正則化的，並且正則化偏置的話會導致欠擬合。我們從意義上去理解話，若對偏置正則化（懲罰），會導致啟用變得更加簡單，偏差就會上公升，學習的能力就會下降！
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