Deep learning 为什么我们不'；在batchnorm和激活之后，不需要卷积层中的偏差

若batchnorm后面有一层，我们就不需要偏置项，因为batchnorm的输出是无偏置的。好啊 但如果层的顺序如下：

…->batchnorm->relu->convlayer

但relu的输出未规范化。

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为什么在最后一层中不包含偏差仍然很常见？

添加偏差意味着总参数数量的增加，这在大型模型中可能是一件棘手的事情，并可能影响收敛和学习速度

“在一个大型模型中，删除偏差输入几乎没有什么区别，因为每个节点都可以从其所有输入的平均激活中生成一个偏差节点，根据大数定律，这基本上是正常的。”

RElu=max（0，x），这本身为模型增加了一个非线性，因此在这一点上，偏差可能有点不必要，尤其是在深度网络中。 进一步增加偏差也会影响模型输出的方差，并可能导致模型的过度拟合

请阅读以下内容：

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这是：

澄清：你是说最后一层是convlayer还是你网络的最后一层（不应该是convlayer）？我认为这也很好：