Que signifie "Normalisation de lot"?

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La normalisation par lot, c'est une technique qu'on utilise pour entraîner des modèles de deep learning. Son but principal, c'est d'aider le modèle à apprendre plus vite et plus efficacement. Ça fonctionne en ajustant les données qu'on donne au modèle pendant l'entraînement pour qu'elles aient une moyenne et une dispersion constantes.

Quand on entraîne un modèle, des fois, les données peuvent varier pas mal. Cette variation peut ralentir le processus d'apprentissage. La normalisation par lot aide à contrôler ça en s'assurant que les données ont une échelle similaire, ce qui rend l'apprentissage des motifs plus facile pour le modèle.

Concrètement, ça veut dire qu'à chaque fois que le modèle traite un lot de données, il normalise ce lot en fonction de sa propre moyenne et variance. Ce processus aide à réduire les problèmes liés aux changements dans la distribution des données et accélère l'entraînement.

En gros, la normalisation par lot est un outil super utile pour améliorer la performance des modèles de deep learning, les rendant plus fiables et plus rapides à apprendre des données.