Sinir ağlarında bias, her bir nöronun sahip olduğu ek bir parametredir. Bunu şöyle düşünebilirsin:
Temel işlev: Bias, nöronun aktivasyon fonksiyonunu kaydırmaya yarar. Yani, nöronun ne zaman ateşleneceğini ayarlar.
Benzetme: Bunu bir futbol maçında hakem gibi düşün. Hakem (bias), oyunun başlaması için ne kadar çaba gerektiğine karar verir.
Matematiksel olarak: Nöronun çıktısı şöyle hesaplanır:
çıktı = aktivasyon_fonksiyonu(ağırlıklar * girdiler + bias)
Neden önemli?:
Bias olmadan, nöron her zaman orijinden (0 noktasından) geçen bir fonksiyon olurdu.
Bias, bu fonksiyonu yukarı veya aşağı kaydırarak daha esnek hale getirir.
Örnek: Diyelim ki nöron "bu resimde kedi var mı?" sorusunu cevaplıyor.
Bias düşükse: Nöron çok kolay "evet, kedi var" diyebilir.
Bias yüksekse: Nöron "kedi var" demek için daha fazla kanıt ister.
Öğrenme süreci: Ağırlıklar gibi bias da eğitim sırasında öğrenilir. Ağ, en iyi sonucu vermek için bias değerlerini otomatik olarak ayarlar.
Başlangıç değeri: Genellikle bias'lar sıfır veya küçük rastgele değerlerle başlatılır ve sonra eğitim sırasında ayarlanır.