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- ¿Qué hace la normalización por lotes??
- ¿Cuándo debo usar la normalización por lotes??
- Por qué la normalización por lotes se usa en CNN?
¿Qué hace la normalización por lotes??
La normalización por lotes es una técnica para entrenar redes neuronales muy profundas que normaliza las contribuciones a una capa para cada mini lote. Esto tiene el impacto de resolver el proceso de aprendizaje y disminuir drásticamente el número de épocas de capacitación requeridas para capacitar a las redes neuronales profundas.
¿Cuándo debo usar la normalización por lotes??
Cuándo usar la normalización por lotes? Podemos usar la normalización por lotes en redes neuronales de convolución, redes neuronales recurrentes y redes neuronales artificiales. En la codificación práctica, agregamos normalización por lotes después de la función de activación de la capa de salida o antes de la función de activación de la capa de entrada.
Por qué la normalización por lotes se usa en CNN?
La norma por lotes es una técnica de normalización hecha entre las capas de una red neuronal en lugar de en los datos sin procesar. Se realiza a lo largo de mini lotes en lugar del conjunto de datos completo. Sirve para acelerar la capacitación y usar tasas de aprendizaje superiores, lo que facilita el aprendizaje. la desviación estándar de la producción de las neuronas.
