模型参数b的量级通常取决于具体模型和应用场景，常见范围从微小（如0.001）到较大（如100+），关键影响因素包括数据规模、特征权重及优化目标。

1. 线性模型中的b：在简单线性回归（如$y = ax + b$）中，b作为截距项，量级与目标变量y的均值直接相关。若数据经过标准化处理，b可能接近0；原始数据中则可能呈现与y相似的量级。

2. 深度学习中的偏置参数：神经网络每层的偏置b通常初始化为0或微小随机值（如0.01），通过训练调整。深层模型中，b的量级可能随层数增加而累积，尤其在未使用归一化技术时。

3. 正则化与b的量级控制：L2正则化会约束b的绝对值，防止过拟合；某些场景下（如稀疏模型），b可能被显式压缩至接近0，以简化模型结构。

4. 领域特异性差异：自然语言处理（NLP）中，b可能参与注意力机制计算，量级与词向量维度相关；而图像分类中，卷积层的b常受滤波器大小影响，范围相对稳定。

理解参数b的量级需结合模型架构与数据特性，合理初始化及正则化是控制其范围的核心手段。