Inductive Bias

Assumption, how model will interpret and generalize data before learning

It is an additional assumption for contingencies to resolve errors caused by incorrect assumptions of the learning algorithm for data that has not been given. In other words, it is a bias set as a tendency for certain inference paths to be prioritized or more easily learned due to the characteristics of the data or the design of the model.

Each design choice imposes an inductive bias on the learning process. Informally, inductive biases impose a preference over 𝓕. When the inductive bias prefers a subset of 𝓕 which contains a function 𝑓 that obtains minimal generalization error, the inductive bias is useful and improves learning.

Learning Bias

model intrinsic but encodes and amplifies biases

의도되지 않은 편향으로, 학습 데이터에 있는 불필요하거나 부정적인 편향이 학습 과정에서 증폭되어 모델에 반영되는 것

Inductive Bias란 무엇일까?

머신러닝에서 Bias는 무슨 의미일까? Inductive Bias라는 용어에서, Bias라는 용어는 무엇을 의미할까? 딥러닝을 공부하다 보면, Bias과 Variance를 한 번쯤은 들어봤을 것이다. Bias는 타겟과 예측값이 얼마나 멀리 떨어져 있는가, 그리고 Variance는 예측값들이 얼마나 퍼져있는가를 의미한다. 따라서 Bias가 높은 경우 데이터로부터 타겟과의 연관성을 잘 찾아내지 못하는 과소적합(Underfitting) 문제가 발생하고, Variance가 높은 경우에는 데이터의 사소한 노이즈나 랜덤한 부분까지 민감하게 고려하는 과적합(Overfitting) 문제가 발생한다. 여기서, Bias를 학습 알고리즘의 잘못된 가정에 의하여 발생하는 오차라고도 하는데, 잘못된 가정에 의하여 데이터에서 중..

https://re-code-cord.tistory.com/entry/Inductive-Bias란-무엇일까

[딥러닝][개념정리] Inductive Bias란?

Inductive Bias란 무엇일까요? 최근 논문들을 보면 그냥 Bias도 아니고 inductive Bias라는 말이 자주 나오는 것을 확인할 수 있는데요! 오늘은 해당 개념에 대해 정리해보는 시간을 가지려고 합니다.

https://velog.io/@euisuk-chung/Inductive-Bias란

Inductive Bias

Assumption, how model will interpret and generalize data before learning

Learning Bias

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