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Una tecnica di addestramento che normalizza gli input di ogni livello, permettendo a reti più profonde di addestrarsi in modo più rapido e stabile.
Ioffe & Szegedy (2015) hanno introdotto la batch normalization, che standardizza gli input di ogni livello usando le statistiche del mini-batch corrente. Questo riduce lo spostamento delle distribuzioni interne durante l'addestramento, consentendo di usare learning rate più alti e di addestrare in modo affidabile reti molto più profonde.
Schemi di normalizzazione affini (come la layer normalization) sono un componente standard all'interno dei Transformer.
Fonti primarie, sottoposte a revisione paritaria e d'archivio per questa definizione.
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