Keras 模型中存储的单独 'bias' 权重是什么意思？
What is meaning of separate 'bias' weights stored in Keras model?
Post-edit: 原来我一直在玩下面的三个函数时感到困惑。
model.weights
model.get_weights()
model.layer(i).get_weights()
model.layer(i).get_weights() returns two 分开的数组（没有任何标签）如果 [=38 则为 kernel 和 bias =]模型中存在偏差。model.get_weights()直接returns所有没有任何标签的权重model.weights returns 权重和一些信息，例如它所属层的 name 及其 shape。我用这个来做题中的实验。
让我困惑的只是上面的1和3。
注意：我决定不删除这个问题，因为它收到了答案，并且经过 post-edit 可能它仍然对某人有帮助。
问题是...
保存 Keras 模型后，当我检查权重时，我注意到 2 个单独的 biases.
以下是按名称列出的部分权重。
conv2d/kernel:0
conv2d/bias:0
kernel 存储一个 bias 数组作为他们的第二个 numpy 数组元素，我知道它是原始的 层的偏差。然后，分别还有bias个
哪一个有什么作用？它们有什么区别？
卷积层 (conv2d) 有一个内核和一个偏置项，而密集层 (dense) 也有一个内核和一个偏置项。此处的偏置项为每一层提供了新的自由度，使神经网络的预测能力更强。
Post-edit: 原来我一直在玩下面的三个函数时感到困惑。
model.weights
model.get_weights()
model.layer(i).get_weights()
model.layer(i).get_weights()returns two 分开的数组（没有任何标签）如果 [=38 则为kernel和bias=]模型中存在偏差。model.get_weights()直接returns所有没有任何标签的权重model.weightsreturns 权重和一些信息，例如它所属层的name及其shape。我用这个来做题中的实验。
让我困惑的只是上面的1和3。
注意：我决定不删除这个问题，因为它收到了答案，并且经过 post-edit 可能它仍然对某人有帮助。
问题是...
保存 Keras 模型后，当我检查权重时，我注意到 2 个单独的 biases.
以下是按名称列出的部分权重。
conv2d/kernel:0
conv2d/bias:0
kernel 存储一个 bias 数组作为他们的第二个 numpy 数组元素，我知道它是原始的 层的偏差。然后，分别还有bias个
哪一个有什么作用？它们有什么区别？
卷积层 (conv2d) 有一个内核和一个偏置项，而密集层 (dense) 也有一个内核和一个偏置项。此处的偏置项为每一层提供了新的自由度，使神经网络的预测能力更强。