Bias (parámetro)
Sesgo como parámetro de una neurona
En una frase
Bias (parámetro): un parámetro que se suma a la salida de una neurona y le permite desplazar su respuesta, independientemente de la entrada.
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Explícamelo fácil
Si los pesos deciden cuánto importa cada entrada, el bias es un ajuste fijo que mueve el resultado hacia arriba o hacia abajo. Es como la ordenada al origen de una recta: sin ella, todas las rectas tendrían que pasar por cero.
Ojo: este «bias» técnico no tiene nada que ver con el sesgo algorítmico, que se refiere a comportamientos injustos de un modelo.
Nivel técnico
Profundizando
En y = w·x + b, el término b permite que la función de decisión no esté obligada a pasar por el origen. En una capa, b es un vector con un valor por neurona. Algunas arquitecturas modernas de LLM omiten los términos de bias en ciertas capas porque la normalización cumple parte de esa función.
¿Por qué importa?
Evita confundir dos significados muy distintos de la misma palabra.
¿Dónde se utiliza?
- Capas densas
- Regresión lineal
- Neuronas artificiales
Antes de aprender esto
Si alguno te resulta nuevo, empieza por ahí.