Biasnettverk

Biasnettverk refererer vanligvis til bias-parameteren i et nevralt nettverk. Bias er en konstant tilleggsverdi som legges til den lineære kombinasjonen av innganger før aktivering. Hensikten er å tillate nettverket å tilpasse skjulte representasjoner ved å skifte aktiveringskurven.

I et typisk lag beregnes z = b + sum_j w_j x_j, der w_j er vekter, x_j innganger, og b er bias. Den passende aktiveringsfunksjonen f(z) gir utdata. Bias gjør det mulig for nettverket å modellere data som ikke er sentrert rundt null og å justere beslutningen uavhengig av inngangene. Bias-parameterne blir lært sammen med vektene under trening gjennom tilbakepropagasjon og optimalisering som gradientdescent eller andre metoder.

Implementasjon: Nesten alle nevrale nettverk inkluderer et bias-parameter for hver nevron. I praksis implementeres det som en ekstra parameter b som legges til den lineære transformasjonen, ofte lagret som en bias-vektor. I mange rammeverk er bias integrert i matriseoperasjoner sammen med vekter. I tillegg kan visse teknikker som batchnormalisering påvirke behovet for separate bias-parametre i enkelte lag.

Relaterte betraktninger: Bias i data er et annet konsept og refererer til systematiske skjevheter i data eller beslutningsprosesser. Modeller kan være tilbøyelige til å lære slike skjevheter hvis de ikke håndteres riktig. Derfor er det viktig å vurdere hvordan treningsdata og modellarkitektur påvirker skjevhet og rettferdighet.