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nn.Linear(d, num_units, bias=True)是PyTorch中定义的一个全连接线性层。其中,d是输入特征的数量,num_units是输出特征的数量,而bias参数决定是否在这个线性变换中添加一个偏置项。

设置bias=Truebias=False的区别如下:

  1. 数学表示:

    • 有偏置: y = W x + b y = Wx+b y=Wx+b
    • 无偏置: y = W x y = Wx y=Wx

    其中, W W W是权重矩阵, x x x是输入, b b b是偏置项, y y y是输出。

  2. 参数数量:

    • 有偏置: 层中的参数总数为 d * num_units + num_units
    • 无偏置: 层中的参数总数为 d * num_units
  3. 模型表达能力:

    • 有偏置: 偏置允许层对不经过原点的数据进行建模。这意味着模型可以更容易地适应数据,特别是当数据的均值不为零时。
    • 无偏置: 没有偏置,模型可能会难以拟合某些数据分布,特别是当数据的均值偏离原点时。
  4. 初始化:

    • 有偏置: 除了权重的初始化之外,偏置也需要初始化。通常,偏置会被初始化为零,但也有其他方法。
    • 无偏置: 只需初始化权重。
  5. 训练时间与复杂性:

    • 有偏置: 由于有更多的参数,训练时间可能会略微增加。
    • 无偏置: 参数少一些,可能稍微减少计算复杂性。

通常,在大多数场景中,默认启用偏置是有利的,因为它增加了模型的表达能力,而额外的计算成本相对较小。但在某些特定的架构或应用中,可能会选择禁用偏置。

http://www.dt0577.cn/news/33255.html

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