归纳偏置(Inductive Bias)是一种先验知识或假设,用于指导机器学习模型在有限数据上做出合理推断。它是模型在处理未知数据时所依赖的一种内在偏好或倾向。归纳偏置有助于模型从有限的数据中学习并泛化到新的、未见过的数据上。 2. 在CNN(卷积神经网络)中归纳偏置的体现 在CNN中,归纳偏置主要体现在以下几个方面: 局部...
归纳偏置这个译名可能不能很好地帮助理解,不妨拆解开来看:归纳(Induction)是自然科学中常用的两大方法之一(归纳与演绎, induction and deduction),指的是从一些例子中寻找共性、泛化,形成一个比较通用的规则的过程;偏置(Bias)是指我们对模型的偏好。因此,归纳偏置可以理解为,从现实生活中观察到的现象中归纳出一定的规...
1、参数偏置 参数偏置是深度学习中一种常见的归纳偏置。它指的是模型中的参数选择和设定可能对学习结果产生影响的偏向。在深度神经网络中,模型的参数通常由随机初始化或预训练得到,参数的选择可能导致模型的局部优异或无法收敛等问题。为了解决参数偏置的问题,研究者们提出了各种参数初始化方法和优化算法,如Xavier初始化...
归纳偏置 (Inductive Bias) 一、概念 在机器学习中,很多学习算法经常会对学习的问题做一些关于目标函数的必要假设,称为 归纳偏置 (Inductive Bias)。 归纳(Induction) 是自然科学中常用的两大方法之一 (归纳与演绎,Induction & Deduction),指从一些例子中寻找共性、泛化,形成一个较通用的规则的过程。偏置 (Bias) ...
归纳是指从一些例子中寻找共性、泛化,形成一个较为通用的规则的过程。偏好/偏置是指对模型的偏好。 通俗理解,归纳偏置是从现实生活中观察到的现象中归纳出一定的规则,然后对模型做一定的约束,可以起到选择模型的作用。也就是说,这个规则可以一定程度上当作选择模型的标准,类似与贝叶斯学习中的“先验”知识。
谷歌、DeepMind：以 Transformer 为例，浅析归纳偏置对模型缩放的影响。Transformer 模型的缩放近年来引发了众多学者的研究兴趣。然而，对于模型架构所施加的不同归纳偏置的缩放性质，人们了解得并不多。通常假设，在特定标度（计算、大小等）的改进可以迁移到不同的规模和计算区域。不过，理解架构和标度律之间的相互作用至...
归纳偏置 机器学习中的no-free-lunch定理表明对于任意函数而言,一定的偏好(或者说归纳偏置)是实现泛化的必要手段,也就是说,没有完全通用的学习算法,任何学习算法都只能在特定的一些分布上实现泛化。一般来说,给定特定的数据集和损失函数,一个学习算法存在许多可行解。然而,给定有限的训练集,要想在新数据上实现泛化就...
在视觉任务上非常成功的 CNN 依赖于架构本身内置的两个归纳偏置：局部相关性：邻近的像素是相关的；权重...
归纳偏置是指在做出决策或判断时,人们倾向于以自己所熟悉的或喜欢的信息为基础,而忽略或低估其他更相关或更重要的信息。归纳偏置是人类认知的一种常见偏差,可能导致人们做出不合理的决策或判断。 归纳偏置常常发生在人们对外界环境的认知和判断中。例如,一个人可能会以自己所熟悉的信息为基础,忽略其他更相关或更重要...