유도 편향
모델이 학습 데이터 외의 새로운 데이터에 대해 예측할 때 사용하는 사전 가정이다. 이미지의 인접 픽셀 간 상관관계나 텍스트의 순차적 구조 등을 아키텍처에 반영함으로써 적은 데이터로도 효율적인 학습을 가능하게 한다.