Cosa significa "Normalizzazione del lotto"?

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La Normalizzazione del Batch è una tecnica usata per allenare i modelli di deep learning. Il suo obiettivo principale è aiutare il modello a imparare più velocemente e in modo più efficace. Funziona regolando i dati che vengono introdotti nel modello durante l'allenamento per avere una media e una distribuzione costanti.

Quando si allena un modello, a volte i dati possono variare molto. Questa variazione può rallentare il processo di apprendimento. La Normalizzazione del Batch aiuta a controllare ciò assicurandosi che i dati abbiano una scala simile, il che rende più facile per il modello riconoscere i pattern.

In pratica, questo significa che ogni volta che il modello elabora un batch di dati, normalizza quel batch in base alla sua media e varianza. Questo processo aiuta a ridurre i problemi che derivano da distribuzioni di dati che cambiano e accelera l'allenamento.

In generale, la Normalizzazione del Batch è uno strumento utile per migliorare le prestazioni dei modelli di deep learning, rendendoli più affidabili e veloci nell'apprendere dai dati.