귀납적 편견은 귀납적 선호로 간주될 수 있습니다.
기계 학습에서 귀납적 선호는 모델이 데이터의 특성을 더 잘 일반화하고 학습하는 데 도움이 되도록 알고리즘을 훈련할 때 채택된 일부 선험적 가정(일부 경험을 기반으로 함) 또는 제한 사항을 나타냅니다. (예를 들어 CNN이 이를 더 잘 처리한 다음 이 방법을 사용하는 것과 같은 이전 경험을 바탕으로 제가 이해한 것입니다.)
이미지 처리 분야에서 모델은 이미지 데이터 처리 및 이해를 안내하는 특정 귀납적 선호도를 가질 수 있습니다. 예를 들어 CNN(Convolutional Neural Networks)은 널리 사용되는 이미지 처리 모델이며, 그 구조 자체는 이미지의 지역성과 변환 불변성에 기반한 귀납적 선호입니다. CNN 모델은 컨벌루션 레이어와 풀링 레이어를 직렬로 연결함으로써 원본 픽셀에서 로컬 구조와 공간 계층 구조를 갖춘 특징을 추출할 수 있으므로 이미지 분류 및 타겟 감지와 같은 작업을 더 잘 완료할 수 있습니다.
이미지 처리 작업의 성능과 효율성을 향상시키기 위해 모델이 제공하는 이미지별 유도 편향을 활용할 수 있습니다 . 모델의 귀납적 선호도를 최대한 활용하면 이미지에서 의미 있는 특징을 더 잘 추출하고 효율적인 이미지 분석을 수행할 수 있습니다.