各位同学，你们有没有想过‘偏见’在英语中是怎么说的？没错，答案就是'bias'！而且，我们这次还结合了一款超酷的桌面背单词软件，让你在学习单词的同时，也能感受到科技的魅

神经网络中的偏置（bias）究竟有什么用？ 最近写了一下模式识别的作业，简单的用python实现了一个三层神经网络，发现不加偏置的话，网络的训练精度一直不能够提升，加了偏执之后反而训练精度提升了…

bias对最终结果没有显著影响这点本身是很合理的，因为bias本身可以看做weight的一部分。就是说把该层的输入x增加一个常数维1（i.e. {x,1}），这样bias就作为新增维度对应的weight。于是，对于每一组输入x，bias的存在（也就是多一个常数维1）并不增加任何有效信息。

Bias：Bias is a tendency to prefer one person or thing to another, and to favour that person or thing. 可见 bias 所表示的意思是“偏爱”，其本质是一种喜好，而非厌恶，所以没有偏见的意思。

神经网络中的偏置（bias）究竟有什么用？ 最近写了一下模式识别的作业，简单的用python实现了一个三层神经网络，发现不加偏置的话，网络的训练精度一直不能够提升，加了偏执之后反而训练精度提升了…

首先明确一点，Bias和Variance是针对Generalization（一般化，泛化）来说的。. 在机器学习中，我们用训练数据集去训练（学习）一个model（模型），通常的做法是定义一个Loss function（误差函数），通过将这个Loss（或者叫error）的最小化过程，来提高模型的性能（performance）。

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直接从 gradnorm 里面能反应这个情况，如果直接观察train的过程中key的 bias 的gn，会发现比q v得weight bias都小很多个数量级，那如果是这个情况用一个adam，里面的eps就要重新设置，弄的很小，否则会被eps dominate。去掉key得bias 最后的performance也不会差

求大佬答疑以下，感谢！！！bootstrap分析中介效应1、结果是间接效应显著，直接效应和总效应不显著，这是…

选择性偏差指的是在研究过程中因样本选择的非随机性而导致得到的结论存在偏差，包括自选择偏差（self-selection bias）和样本选择偏差（sample-selection bias）。消除选择性偏差，我们才能拨云见日，从简单比较中得到我们想得到的因果效应。