Howtosignalprocessing
- ¿Qué es la normalización de la capa??
- ¿Por qué es importante la normalización de la capa??
- ¿Cuál es el uso de la normalización en CNN??
- Por qué la normalización de la capa en RNN?
¿Qué es la normalización de la capa??
La normalización de la capa normaliza cada una de las entradas en el lote de forma independiente en todas las características. Como la normalización por lotes depende del tamaño del lote, no es efectivo para lotes pequeños. La normalización de la capa es independiente del tamaño del lote, por lo que también se puede aplicar a lotes con tamaños más pequeños.
¿Por qué es importante la normalización de la capa??
La normalización de la capa (tormenta de lana) es una técnica para normalizar las distribuciones de capas intermedias. Permite gradientes más suaves, entrenamiento más rápido y una mejor precisión de generalización.
¿Cuál es el uso de la normalización en CNN??
La normalización es una técnica de preprocesamiento utilizada para estandarizar los datos. En otras palabras, tener diferentes fuentes de datos dentro del mismo rango. No normalizar los datos antes del entrenamiento puede causar problemas en nuestra red, lo que hace que sea drásticamente más difícil entrenar y disminuir su velocidad de aprendizaje.
Por qué la normalización de la capa en RNN?
En una capa RNN normalizada, los términos de normalización hacen que sea invariante volver a escalar todas las entradas sumadas a una capa, lo que da como resultado una dinámica oculta mucho más estable oculta.
