Weights and Biases (权重与偏差) 是机器学习中非常重要的概念。在神经网络中，权重决定了输入信号如何影响输出，而偏差则决定了输出的起点。
权重 (Weights)
- 权重是神经网络中每个连接的参数，它决定了输入特征对输出结果的影响程度。
- 权重的初始化对模型的性能有很大影响，合适的初始化方法可以加快收敛速度。
偏差 (Biases)
- 偏差是神经网络中每个神经元的额外输入，它允许模型在输出轴上移动，从而调整输出值。
- 偏差的调整有助于模型适应不同的数据分布。
Neural Network
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希望这些信息能帮助您更好地理解Weights and Biases。