Here's a practical example and hopefully easy to understand example to illustrate this:

Imagine you're trying to predict the height of a person based on their weight. You might start by creating an equation that takes the weight of a person (x) and multiplies it by a number (w) to give you the estimated height (y). But, this equation might not always work correctly for everyone. For example, it might overestimate the height for lighter people and underestimate the height for heavier people.

In this case, the bias term acts like a tweak to the equation to help it make better predictions. If the equation is overestimating the height for lighter people, you can adjust the bias term to bring down the predicted height, and vice versa for heavier people.

So, the bias term helps the artificial neuron to make better predictions by providing a way to fine-tune the results based on the specific problem.
นี่เป็นตัวอย่างที่ใช้ได้จริงและหวังว่าจะเป็นตัวอย่างที่เข้าใจง่าย: ลองจินตนาการว่าคุณกำลังพยายามทำนายความสูงของบุคคลตามน้ำหนักของพวกเขา คุณอาจเริ่มต้นด้วยการสร้างสมการที่ใช้น้ำหนักของบุคคล (x) แล้วคูณด้วยตัวเลข (w) เพื่อให้ได้ส่วนสูงโดยประมาณ (y) แต่สมการนี้อาจใช้ไม่ถูกต้องสำหรับทุกคนเสมอไป ตัวอย่างเช่น อาจประเมินความสูงสูงไปสำหรับผู้ที่มีน้ำหนักเบากว่า และประเมินความสูงต่ำไปสำหรับผู้ที่มีน้ำหนักมากกว่า ในกรณีนี้ คำว่าอคติจะทำหน้าที่เสมือนการปรับแต่งสมการเพื่อช่วยให้คาดการณ์ได้ดีขึ้น หากสมการประเมินความสูงสูงเกินไปสำหรับผู้ที่มีน้ำหนักเบากว่า คุณสามารถปรับค่าอคติเพื่อลดความสูงที่คาดการณ์ไว้ได้ และในทางกลับกันสำหรับผู้ที่มีน้ำหนักมากกว่า ดังนั้น คำว่าอคติช่วยให้เซลล์ประสาทเทียมสามารถคาดการณ์ได้ดีขึ้น โดยให้วิธีการปรับแต่งผลลัพธ์ตามปัญหาเฉพาะ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence