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Una técnica de entrenamiento que normaliza las entradas de cada capa, lo que permite entrenar redes más profundas de forma más rápida y estable.
Ioffe y Szegedy (2015) introdujeron la normalización por lotes, que estandariza las entradas de cada capa con las estadísticas del minilote actual. Esto reduce el desplazamiento de las distribuciones internas durante el entrenamiento y permite usar tasas de aprendizaje más altas y entrenar de forma fiable redes mucho más profundas.
Los esquemas de normalización relacionados (como la normalización por capas) son un componente estándar dentro de los Transformers.
Fuentes primarias, revisadas por pares y de archivo para esta definición.
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