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Subjects
Class 12 Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 6: Understanding Neural Networks Easy Level 8

पक्षपात मान तंत्रिका जाल में क्या मदद करता है?

What does bias value help with in a neural network?

Author: Muft Shiksha Editorial Team Published: Updated:
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Correct Answer

A. निर्णय सीमा को समायोजित करने मेंIn adjusting the decision boundary

Explanation

Simple Explanation

पक्षपात मान न्यूरॉन के भारित इनपुट में एक अतिरिक्त पद जोड़ता है। इससे सक्रियण सीमा बदलती है और मॉडल निर्णय सीमा को स्थानांतरित या समायोजित कर सकता है। सक्रियण फलन, भारों का प्रारंभिक मान और अधिगम दर अलग-अलग घटक या हाइपरपैरामीटर हैं। परीक्षा-युक्ति: bias को उस समायोजन के रूप में याद रखें जो सभी इनपुट शून्य होने पर भी न्यूरॉन के आउटपुट को प्रभावित कर सकता है। / A bias value adds an additional term to a neuron's weighted input. This changes the activation threshold, allowing the model to shift or adjust its decision boundary. Choosing the activation function, initializing weights, and setting the learning rate are separate components or hyperparameters. Exam tip: remember bias as an adjustable offset that can affect a neuron's output even when all inputs are zero.

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पक्षपात मान तंत्रिका जाल में क्या मदद करता है? / What does bias value help with in a neural network?

Correct Answer: A. निर्णय सीमा को समायोजित करने में / In adjusting the decision boundary. Explanation: पक्षपात मान न्यूरॉन के भारित इनपुट में एक अतिरिक्त पद जोड़ता है। इससे सक्रियण सीमा बदलती है और मॉडल निर्णय सीमा को स्थानांतरित या समायोजित कर सकता है। सक्रियण फलन, भारों का प्रारंभिक मान और अधिगम दर अलग-अलग घटक या हाइपरपैरामीटर हैं। परीक्षा-युक्ति: bias को उस समायोजन के रूप में याद रखें जो सभी इनपुट शून्य होने पर भी न्यूरॉन के आउटपुट को प्रभावित कर सकता है। / A bias value adds an additional term to a neuron's weighted input. This changes the activation threshold, allowing the model to shift or adjust its decision boundary. Choosing the activation function, initializing weights, and setting the learning rate are separate components or hyperparameters. Exam tip: remember bias as an adjustable offset that can affect a neuron's output even when all inputs are zero.