Buen día, ¿que es y para que sirve el bias?

Muy buena tu respuesta es lo que buscaba… Gracias!!

Todos los inputs (x) que ingresan a una neurona se multiplican por unos pesos (W) y a eso se le suma un “bias”; lo anterior es similar a tener:

a = W*x + b

Donde “a” es el valor que se evalúa en la función de activación. Si te fijas, la ecuación anterior es lo que conocimos en secundaria como la ecuación de la recta:

y = m*x + b

De manera que lo que la red neuronal hace en cada una de sus neuronas cuando está aprendiendo es “trazar” rectas (o planos en caso de tener más dimensiones) y con cada iteración las ajusta lo mejor posible para generar la separación más óptima de las muestras positivas y negativas.

Respondiendo tu pregunta de manera más concreta, el “bias” es un parámetro que tienen algunos modelos de red neuronal el cual permite encontrar más rápidamente dicha separación óptima.