归纳偏置在机器学习中是一种很微妙的概念：在机器学习中，很多学习算法经常会对学习的问题做一些假设，这些假设就称为归纳偏置(Inductive Bias)。归纳偏置这个译名可能不能很好地帮助理解，不妨拆解开来看：归纳(Induction)是自然科学中常用的两大方法之一(归纳与演绎, induction and deduction)，指的是从一些例子中寻找共性、泛化，形成一个比较通用的规则的过程；偏置(Bias)是指我们对模型的偏好。因此，归纳偏置可以理解为，从现实生活中观察到的现象中归纳出一定的规则(heuristics)，然后对模型做一定的约束，从而可以起到“模型选择”的作用，即从假设空间中选择出更符合现实规则的模型。

参考

  • https://view.inews.qq.com/k/20211214A03DKG00?web_channel=wap&openApp=false