The bias term in artificial neurons provides a way to shift the activation function to the left or right, regardless of the input. It allows the model to capture patterns that are not aligned with the origin, and it helps prevent the output of the activation function from being zero, even when all the inputs are zero. This is particularly important in deep networks, where multiple layers of neurons are connected to each other. Without the bias term, it would be more difficult for the network to learn complex relationships between inputs and outputs. Therefore, the use of bias terms can improve the representational power and generalization ability of artificial neural networks.
คำว่าอคติในเซลล์ประสาทเทียมทำให้สามารถเลื่อนฟังก์ชันการเปิดใช้งานไปทางซ้ายหรือขวาได้ โดยไม่คำนึงถึงอินพุต ช่วยให้โมเดลจับรูปแบบที่ไม่สอดคล้องกับจุดเริ่มต้น และช่วยป้องกันไม่ให้เอาต์พุตของฟังก์ชันการเปิดใช้งานเป็นศูนย์ แม้ว่าอินพุตทั้งหมดจะเป็นศูนย์ก็ตาม สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในเครือข่ายระดับลึกซึ่งมีเซลล์ประสาทหลายชั้นเชื่อมต่อถึงกัน หากไม่มีคำว่าอคติ เครือข่ายจะเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างอินพุตและเอาต์พุตได้ยากขึ้น ดังนั้น การใช้เงื่อนไขอคติสามารถปรับปรุงพลังการเป็นตัวแทนและความสามารถทั่วไปของโครงข่ายประสาทเทียมได้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence