卷积神经网络中偏置的计算

例子中的偏置b0=1,b1=0；分别是怎么计算的啊，跪求大神指导

bias也好，height也好，都不是“计算”出来的，而是凑出来的。这个凑的过程叫做反向传播算法，比如说用梯度下降算法。

你好，请问为什么在你发的这幅图中，卷积后所得结果不论加不加偏置项都不为output的结果？