多层感知机中的偏置（bias）项可以看作是每个神经元的一个可训练的常数项，主要区别在于：
不使用偏置时，每个神经元的输出仅由输入和权重的线性组合决定，输出形式为 y = Wx。当激活函数为线性函数（或无激活函数）时，这相当于所有决策边界必须过原点，限制了网络的表达能力。
使用偏置后，输出形式为 y = Wx + b，这让神经元可以自动调整激活的起始点或者“阈值”。偏置的存在使得模型可以更灵活地拟合数据，即使在输入为零的情况下也能激活某些神经元。
总结来说，添加偏置能增强模型的表达能力和拟合数据的灵活性，加速收敛且通常能获得更好的性能；而没有偏置则可能降低模型的拟合能力，尤其在数据存在平移偏移时效果更差。
