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Uma técnica de treinamento que normaliza as entradas de cada camada, permitindo que redes mais profundas treinem de forma mais rápida e estável.
Ioffe e Szegedy (2015) introduziram a normalização em lote, que padroniza as entradas de cada camada usando as estatísticas do minilote atual. Isso reduz o deslocamento das distribuições internas durante o treinamento, permitindo usar taxas de aprendizado mais altas e treinar redes muito mais profundas com confiabilidade.
Esquemas de normalização relacionados (como a normalização de camada) são um componente padrão dos Transformers.
Fontes primárias, revisadas por pares e de arquivo para esta definição.
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