Роль смещений в нейронных сетях заключается в том, что они позволяют нейронам активироваться в ответ на различные входные условия. 5
Например, если нейрон обрабатывает яркость пикселя изображения, то без смещения он может активироваться только тогда, когда яркость пикселя находится точно на определённом пороге. 5 Однако введение смещения позволяет нейрону активироваться, даже когда яркость немного ниже или выше порогового значения. 5
Такая гибкость делает нейронные сети более надёжными и способными обрабатывать сложные шаблоны. 5
Также смещения позволяют сгладить и сместить функцию активации, что может быть полезно в разных задачах, таких как классификация или регрессия. 2 Это помогает нейронной сети лучше выполнять свои функции и улучшать точность прогнозов. 2