Definition
この手法は、トレーニング中の各ミニバッチ内で活性化値の平均を0、分散を1に調整・スケーリングします。内部共変量シフトを軽減し、より高い学習率の使用や高速な収束を可能にします。
Summary
バッチ正規化は、ミニバッチ全体にわたって層の入力を正規化し、ニューラルネットワークのトレーニングを安定させ、加速させる手法です。
Key Concepts
- 内部共変量シフト
- ミニバッチ統計量
- 勾配の安定化
- 正則化効果
Use Cases
- ディープニューラルネットワーク
- 畳み込みニューラルネットワーク (CNN)
- トレーニングの最適化
Code Example
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