Warum verwenden künstliche Neuronen einen Vorurteilsbegriff? Sollte nicht nur mit Gewichten genug sein?
Der Bias-Term in künstlichen Neuronen bietet eine Möglichkeit, die Aktivierungsfunktion nach links oder rechts zu verschieben, unabhängig vom Eingang. Er ermöglicht es dem Modell, Muster zu erfassen, die nicht mit dem Ursprung ausgerichtet sind, und es hilft, die Ausgabe der Aktivierungsfunktion Null zu verhindern, auch wenn alle Eingänge Null sind. Dies ist besonders wichtig in tiefen Netzwerken, wo mehrere Schichten von Neuronen miteinander verbunden sind. Ohne den Bias-Term, wäre es für das Netzwerk schwieriger, komplexe Beziehungen zwischen Eingängen und Ausgängen zu lernen. Daher kann die Verwendung von Bias-Term die Darstellungskraft und Verallgemeinerungsfähigkeit künstlicher neuronaler Netzwerke verbessern.