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Bookmark or Share- 一文读懂 MSA（测量系统分析） - 知乎如测量结果随量程的变化始终保持很小的Bias，那么测量系统的Linearity就好。 理解举例：还是上面那个量具，第一次测量真值50g的金饰偏差假比为0.5g, 第二次测量真值200g金饰得到的偏差为5g.也就是说随着量程变大，变差也越来越大，这个系统的线性非常糟糕。
- 偏差——bias与deviation的联系/区别？ - 知乎如果出现高bias，可以考虑增加特征，使用复杂的模型；如果出现高deviation，可以考虑增加训练样本，使用简单的模型，增加正则化项。对于高bias或者高deviation情况，如果调整过度，又可能变成高deviation或者高bias,所以度的把握很重要
- 神经网络中的偏置（bias）究竟有什么用？ - 知乎神经网络中的偏置（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…
- 怎么解决样本选择偏差（selection bias）? - 知乎不请自来，谈一下我个人对样本选择偏差的理解吧。因为不知道你研究的主题是什么，不太好深入分析，我就举个其他的例子。
- 为什么embedding layer和attention layer通常不设置bias？在深度学习中，embedding层和注意力层（attention layer）通常不设置偏置项（bias），主要基于以下几个考虑： 参数简化：省略偏置项可以减少模型参数的数量，简化模型结构。在大型模型中，即使是小比例的参数减少也能显著降低内存占用和计算成本。
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