inductive bias是什么

归纳偏置（inductive bias）是指机器学习算法在学习时所依赖的先验假设或偏好。它可以理解为学习算法在处理输入数据时所采取的简化假设，这些假设可以帮助算法更快地学习并产生更好的泛化效果。归纳偏置通常是通过选择合适的模型结构、损失函数、正则化方法等方式来实现的。不同的算法和模型会有不同的归纳偏置，这也是导致它们在不同任务上表现不同的原因之一。