CSIT6000G Machine Learning课程之深度学习下的神经网络：
一、
时间有限先记 录一下：
1、在计算损失函数不对偏置b进行正则化的原因：
| 首先正则化主要是为了防止过拟合，而过拟合一般表现为模型对于输入的微小改变产生了输出的较大差异，这主要是由于有些参数w过大的关系，通过对$ | w | $进行惩罚，可以缓解这种问题。 |
| 而如果对$ | b | $进行惩罚，其实是没有作用的，因为在对输出结果的贡献中，参数b对于输入的改变是不敏感的，不管输入改变是大还是小，参数b的贡献就只是加个偏置而已。举个例子，如果你在训练集中，w和b都表现得很好，但是在测试集上发生了过拟合，b是不背这个锅的，因为它对于所有的数据都是一视同仁的（都只是给它们加个偏置），要背锅的是w，因为它会对不同的数据产生不一样的加权。 |
或者说，模型对于输入的微小改变产生了输出的较大差异，这是因为模型的“曲率”太大，而模型的曲率是由w决定的，b不贡献曲率（对输入进行求导，b是直接约掉的）。
