人工ニューロンのバイアス用語は、入力に関係なく、活性化関数を左または右にシフトする方法を提供します。これにより、モデルは原点と整合していないパターンをキャプチャでき、すべての入力がゼロであっても、アクティベーション関数の出力がゼロになるのを防ぐのに役立ちます。これは、複数のニューロンが互いに接続されている深いネットワークで特に重要です。バイアス用語がなければ、ネットワークが入力と出力間の複雑な関係を学習することはより困難です。したがって、バイアス用語の使用は、人工ニューラルネットワークの表現力と一般化能力を改善することができます。
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.