batch normalization

Üdvözlöm, Ön a batch normalization szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a batch normalization szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a batch normalization szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a batch normalization szóról tudni kell, itt található. A batch normalization szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. Abatch normalization és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.

Főnév

batch normalization (tsz. batch normalizations)

  1. (informatika, mesterséges intelligencia) Batch Normalization (röviden: BatchNorm) egy hatékony technika a mély neurális hálózatok tanításának felgyorsítására és stabilizálására. Az eljárás lényege, hogy egy adott réteg bemenetét normáljuk (átlag és szórás szerint), így csökkentve az ún. internal covariate shift hatását.



🧠 Alapötlet

A mély tanulás során a rétegek bemenete folyamatosan változik a tanítás alatt, ami lassíthatja vagy instabillá teheti a tanulást. A batch normalization ezt a hatást csökkenti azzal, hogy minden mini-batch-re újraszámítja és normálja az aktivációkat.



🔍 Működése

Tegyük fel, hogy egy réteg aktivációs kimenete:

1. Számítsuk ki a batch átlagát és szórását:

2. Normáljuk:

(ahol egy kis szám a nullával való osztás elkerülésére)

3. Skálázzuk és toljuk el tanulható paraméterekkel:

  • : skálázási tényező (tanulható)
  • : eltolási tényező (tanulható)



🧮 Összefoglaló képlettel



📊 Hol használjuk?

  • Convolutional Neural Networks (CNN-ek): jellemzően a konvolúciós réteg után, aktiváció előtt
  • Fully Connected rétegekben: szintén aktiváció előtt
  • Generative modellekben: pl. GAN-ek



✅ Előnyök

Előny Leírás
🧠 Gyorsabb konvergencia Csökkenti a tanulási időt
🔁 Nagyobb tanulási ráta megengedett Kevésbé érzékeny a tanulási rátára
📉 Regularizáló hatás Enyhén csökkenti az overfitting esélyét
🔒 Stabilabb tanulás Mérsékli a belső változások miatti instabilitást



⚠️ Hátrányok / Kihívások

  • Mini-batch méretfüggő: kis batch esetén a statisztika pontatlan lehet
  • Nem minden modellbe illeszkedik jól (pl. RNN-eknél nehezebb használni)
  • Futtatási idő megnőhet inference során, ha nem cache-eljük az értékeket



🧠 Alternatívák

Alternatíva Használat
Layer Normalization Főként RNN-eknél, batchfüggetlen
Instance Normalization Képstílus-transzferben
Group Normalization Kis batch méretekhez hatékony
Weight Normalization Súlyokra alkalmazott normálás, más koncepció



💻 Példa: PyTorch

import torch.nn as nn

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(100, 50),
    nn.BatchNorm1d(50),  # teljesen összekapcsolt réteghez
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(50, 10)
)

CNN-nél:

nn.BatchNorm2d(num_features)  # feature map csatornák száma

📌 TL;DR

Batch normalization egy technika, amely normálja a hálózat egy rétegének bemeneteit mini-batch szinten, hogy gyorsabb és stabilabb tanulást tegyen lehetővé. Aktiváció előtt illesztjük be, és tanulható eltolást/skálázást alkalmaz.