신경망에서 바이어스 노드의 역할을 이해하고 작은 네트워크에서 활성화 기능을 전환하는 것이 왜 중요한지 이해합니다. 제 질문은 이것입니다 : 매우 큰 네트워크 (ReLu 활성화 기능, 3 개의 컨볼 루션 레이어, 2 개의 숨겨진 레이어, 100,000 개 이상의 연결을 사용하는 이미지 인식을위한 길쌈 신경 네트워크)에서 바이어스가 여전히 중요한가? 발생하는 엄청난 수의 활성화에 의해 손실 되었습니까?매우 큰 신경망에서 바이어스 노드가 필요합니까?
나는 과거에 바이어스 노드를 구현하는 것을 잊었던 네트워크를 구축했기 때문에 내가 요구하는 이유는 추가 할 때 성능에 무시할 수있는 차이가 있음을 알았 기 때문입니다. 특정 데이터 세트가 편견을 필요로하지 않는다는 점에서 이것이 우연한 것일까? 대규모 네트워크에서 더 큰 가치를 지닌 바이어스를 초기화해야합니까? 다른 조언을 많이 주시면 감사하겠습니다.
바이어스 노드/용어는 예측 된 출력이 바이어스되지 않도록하기위한 것입니다. 입력에 +1에서 +1까지가는 동적 (범위)이 있고 출력이 +3만큼 입력의 번역이면 바이어스 항을 가진 신경망은 단순히 0이 아닌 무게를 가진 바이어스 뉴런을 갖게됩니다 나머지는 0이됩니다. 이 상황에서 바이어스 뉴런을 사용하지 않으면 모든 활성화 함수와 가중치가 최적화되어 Sigmoids/Tangents와 곱셈을 사용하여 간단하게 추가 할 수 있습니다.
입력 및 출력이 모두 같은 범위, 즉 -1에서 +1까지라면 바이어스 용어가 유용하지 않을 것입니다.
언급 한 실험에서 바이어스 노드의 무게를 살펴볼 수 있습니다. 그것은 매우 낮거나 아마도 입력과 출력이 이미 중심에 위치한다는 것을 의미합니다. 또는 그것은 중요합니다. 그리고 나는 다른 무게의 편차가 줄어들어보다 안정한 (그리고 지나치게 맞지 않는) 신경망으로 이끈다고 확신합니다.
바이어스는 모든 레이어의 입력에 1과 같은 상수를 추가하는 것과 같습니다. 그런 다음 그 상수에 대한 가중치는 편견과 같습니다. 정말 간단하게 추가 할 수 있습니다.
이론적으로 네트워크가 모든 계층에서 자신의 바이어스 노드를 만들기 위해 "학습"할 수 있기 때문에 필요하지 않습니다. 뉴런 중 하나는 그것의 무게를 매우 높게 설정하여 항상 1이거나 0에서 항상 상수 0.5를 출력합니다 (Sigmoid 단위의 경우). 적어도 2 개의 레이어가 필요합니다.
컨볼 루션 네트워크의 경우 실제로 모든 레이어의 입력에 1을 더하는 것이 아닙니다. –
왜 신경 네트워크에 필요한 바이어스 :
신경망의 바이어스 노드는 항상 있는 노드입니다. 즉, 그 값은 주어진 패턴의 데이터에 관계없이 으로 설정됩니다. 이것은 회귀 모형에서 절편과 유사하며 동일한 기능을 수행합니다.
신경망 주어진 층에 바이어스 노드가없는 경우, 은 피쳐 값은 0 다르다는 다음 층 출력를 생성 할 수 없습니다
왜 우리는 신경망에서 바이어스 값이 필요한가?
아, 바이어스가 작아서 데이터 세트가 이미 합리적으로 중심에 위치해야한다고 생각합니다. 답을 건네줍니다. – Hungry