果没有偏置，神经网络可能会对完全黑色的图片（像素全为 0）产生不合理的输出。
因此，偏置的作用是确保神经元的输出在没有输入时仍然能产生合理的初始值，避免因系统性偏差导致错误判断。
3 现实世界的偏置：不同场景的微调
偏置不仅仅出现在神经网络中，它在许多实际问题中都有类似的作用。例如：
（1）电子设备的“基础电流”
想象一个电子电路，某个电器只有当输入电压达到某个阈值时才会启动。但是由于电路的物理特性，可能在输入为零时，设备根本无法启动。因此，工程师会添加一个微小的基础电流（偏置电压），确保电器能正常工作。
（2）公司招聘中的“经验偏置”
假设某家公司招聘员工时，根据学历、工作经验、技能评分等因素来打分，计算公式如下：
如果没有偏置（），那么对于那些没有工作经验但极具潜力的应聘者（比如刚毕业的学生），评分可能会非常低，导致他们很难被录取。公司可能会人为地添加一个“基础分数”（偏置），以确保即使经验较少的候选人也有一定的机会进入面试。
4 偏置的数学解释：为什么它和权重不同？
在神经网络中，权重（weights）决定输入数据的影响力，而偏置（bias）调整整体的输出水平。
如果我们只用权重，那么神经元的计算总是以 0 为。例如：
如果所有 都为零，输出 也必然为零。但现实世界中的很多情况并不总是从零开始的，比如：
股票市场的涨跌趋势，可能有一个长期的增长趋势（基线），而不是从零开始计算涨幅。
天气预测，即使所有影响因素（如风速、湿度）都是零，气温仍然可能有一个基础水平（比如 15°c）。
语言模型，即使没有输入文字，也可能会默认生成某些常见短语（比如“您好”）。
因此，偏置的作用是给神经元的计算增加一个“自由度”，让它能够灵活地调整整体输出，而不仅仅依赖于输入数据。
5 结论
偏置（bias）就像艾利斯在魔法天平上放置的微调砝