Filtros Convolucionais têm Bias
O Parâmetro de Bias
Convolução com bias
saída[i,j] =
Σ w[k,l]·x[i+k,j+l]
+ b
Pesos do filtro (3×3)
9 parâmetros
Bias por filtro
1 parâmetro
Total por filtro
10 parâmetros
Bias é aplicado em
todo o feature map
Pesos compartilhados
O mesmo filtro (pesos + bias) desliza por toda a imagem — compartilhamento de parâmetros.
Bias controla o limiar
Bias positivo → mais células ativadas após ReLU. Bias negativo → apenas ativações fortes sobrevivem.
Aprendido via gradiente
Como em qualquer rede neural, o bias é atualizado pelo gradiente durante o treinamento.
Efeito do Bias no Feature Map
Selecionar filtro
Conv (sem bias)
7 × 7
+b→
Com bias (pré-ReLU)
7 × 7
→
Após ReLU
7 × 7
📏
Com bias = 0, o feature map é igual à convolução pura. Mova o slider para ver o efeito.