权重没有改变，只有最后一个convnet的偏差？

权重没有改变，只有最后一个convnet的偏差是指在卷积神经网络（convnet）中，只有最后一个卷积层的偏差（bias）发生了变化，而其他层的权重（weights）保持不变。

卷积神经网络是一种深度学习模型，常用于图像识别和计算机视觉任务。它由多个卷积层、池化层和全连接层组成。每个卷积层包含多个卷积核（filters），每个卷积核都有对应的权重和偏差。

在训练卷积神经网络时，通过反向传播算法来更新网络中的权重和偏差，以使网络能够更好地拟合训练数据。通常情况下，所有层的权重和偏差都会被更新。

然而，有时候我们可能只想调整网络的最后一层，例如在迁移学习中，我们可以利用预训练好的卷积层，只训练全连接层来适应新的任务。这时，我们只需要更新最后一个卷积层的偏差，而保持其他层的权重不变。

这种做法的优势是可以减少训练时间和计算资源的消耗，因为只有最后一个卷积层的偏差需要更新。同时，由于卷积层的权重已经在之前的任务中学习到了一些通用的特征，因此可以更快地适应新的任务。

关于这个问题，腾讯云提供了一系列的云计算产品和服务，可以帮助开发者构建和部署卷积神经网络模型。例如，腾讯云的AI推理服务（https://cloud.tencent.com/product/ti）提供了高性能的神经网络推理服务，可以快速部署和运行卷积神经网络模型。此外，腾讯云还提供了云服务器、云数据库、云存储等基础设施服务，以及人工智能、物联网等相关解决方案，满足不同场景下的需求。

请注意，以上答案仅供参考，具体的解决方案和产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。