Смещение (bias) в нейронных сетях - это дополнительный параметр, который добавляется к взвешенной сумме входных значений нейрона и используется для сдвига линейной активации. То есть, смещение позволяет нейронной сети выучивать более сложные функции, которые не могли бы быть выражены только через взвешенные суммы входов.
Смещение важно, потому что без него нейронная сеть могла бы подстраиваться только под линейные зависимости в данных, что сильно ограничило бы её способность обучаться и делать предсказания. С помощью смещения нейронная сеть способна выучивать нелинейные зависимости и работать с более сложными структурами данных.
Кроме того, смещение помогает нейронной сети лучше обобщать обучающие данные и избегать переобучения. При наличии смещения сеть может более гибко адаптироваться к новым данным и делать правильные предсказания на тестовом наборе.
Таким образом, смещение в нейронных сетях улучшает их обучаемость, способность к адаптации и обобщению, что делает его важным компонентом в архитектуре нейронных сетей.